Modèle de mélangeIn statistics, a mixture model is a probabilistic model for representing the presence of subpopulations within an overall population, without requiring that an observed data set should identify the sub-population to which an individual observation belongs. Formally a mixture model corresponds to the mixture distribution that represents the probability distribution of observations in the overall population.
Topic modelvignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
Causal modelIn the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
Inférence causaleL'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.
Causal reasoningCausal reasoning is the process of identifying causality: the relationship between a cause and its effect. The study of causality extends from ancient philosophy to contemporary neuropsychology; assumptions about the nature of causality may be shown to be functions of a previous event preceding a later one. The first known protoscientific study of cause and effect occurred in Aristotle's Physics. Causal inference is an example of causal reasoning. Causal relationships may be understood as a transfer of force.
Causalitévignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.
Échantillonnage de GibbsL' est une méthode MCMC. Étant donné une distribution de probabilité sur un univers , cet algorithme définit une chaîne de Markov dont la distribution stationnaire est . Il permet ainsi de tirer aléatoirement un élément de selon la loi (on parle d'échantillonnage). Comme pour toutes les méthodes de Monte-Carlo à chaîne de Markov, on se place dans un espace vectoriel Ɛ de dimension finie n ; on veut générer aléatoirement N vecteurs x(i) suivant une distribution de probabilité π ; pour simplifier le problème, on détermine une distribution qx(i) permettant de générer aléatoirement x(i + 1) à partir de x(i).
Gouvernance mondialeLa question de la gouvernance mondiale se pose dans le contexte de la mondialisation. Face à des interdépendances — à l'échelle mondiale — entre les sociétés humaines mais aussi entre l'humanité et la biosphère, la gouvernance mondiale définit la construction de réglementations ou mieux de régulations à la même échelle. Cela ne signifie pas la mise en place d'un gouvernement mondial sur le modèle traditionnel des États mais la mise en place de réglementations publiques et privées à la hauteur des défis.
Chaîne de Markovvignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).
Étoile binaireEn astronomie, une étoile binaire ou binaire, appelée aussi système (stellaire) binaire ou étoile double physique, est un type de système binaire composée de deux étoiles orbitant autour d'un centre de gravité commun. Le terme « étoile binaire » a apparemment été inventé par William Herschel en 1802 pour indiquer . Au , des étoiles binaires sont classées en différents types selon leurs propriétés observables : binaire visuelle, binaire astrométrique, binaire spectroscopique et binaire à éclipses.
