3. La prise en compte des « a priori » (approche bayésienne)
L’objectif de la démarche est de construire la loi de probabilité des valeurs vraies possibles. Cette loi de probabilité est fondamentalement différente de la loi de dispersion des mesures. La loi de dispersion des mesures est la loi de probabilité des valeurs de mesure « connaissant la valeur vraie ». Elle décrit un processus physique « fréquentiste ». La loi de probabilité des valeurs vraies possibles se construit « connaissant une ou plusieurs valeurs de mesure ». Il existe une confusion fréquente entre ces deux lois, car on utilise les mêmes outils mathématiques pour les construire, à savoir des lois de probabilité « conditionnelles ».
Schématiquement, dans l’approche bayésienne, la loi de probabilité des valeurs vraies possibles devient le « degré de croyance » de l’observateur. Ce degré de croyance est modélisé par une fonction de densité de probabilité conditionnelle...
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La prise en compte des « a priori » (approche bayésienne)