Probabilité a posteriori

Dans le théorème de Bayes, la probabilité a posteriori désigne la probabilité recalculée ou remesurée qu'un évènement ait lieu en prenant en considération une nouvelle information. Autrement dit, la probabilité a posteriori est la probabilité qu'un évènement A ait lieu étant donné que l'évènement B a eu lieu. Elle s'oppose à la probabilité a priori dans l'inférence bayésienne.

Définition modifier

La loi a priori   qu'un évènement   ait lieu avec vraisemblance est  . La probabilité a posteriori se définit comme :

 [1]

La probabilité a posteriori peut s'écrire :  [2]

Calcul modifier

La distribution d'une probabilité a posteriori d'une variable aléatoire étant donné la valeur d'une autre peut être calculée avec le théorème de Bayes en multipliant la distribution de la probabilité a priori par la fonction de vraisemblance, et ensuite divisé par la constante de normalisation, tel que :

 

ce qui donne la fonction de densité a posteriori d'une variable aléatoire   étant donné que   et où :

  •   est la densité antérieure de  ,
  •   est la fonction de vraisemblance de  ,
  •   est la constante de normalisation, et
  •   la densité postérieure de   sachant  .

Distributions continues et discrètes modifier

Articles connexes modifier

Notes et références modifier

Notes modifier

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu des articles intitulés en anglais « Prior probability » (voir la liste des auteurs) et « Posterior probability » (voir la liste des auteurs).

Références modifier

  1. Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, , 21–24 p. (ISBN 978-0-387-31073-2)
  2. Peter M. Lee, Bayesian statistics: an introduction, London, Arnold, (ISBN 9780340814055, lire en ligne)

Bibliographie modifier