Les 13 Distributions de Probabilités Utiles en Data Science
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Aujourd'hui, j'aimerais parler des probabilités. C'est un élément fondamental pour comprendre les statistiques.
Thème : Les 13 distributions de probabilités utiles en data science
Temps de lecture : 3 minutes
- Distributions Fondamentales
- Distributions pour Modéliser le Temps et la Variabilité
- Distributions Spécifiques pour Tests Statistiques et Analyse Avancée
- Bonus du Jour
Distributions Spécifiques pour Tests Statistiques et Analyse Avancée
- Distribution Normale : La plus utilisée pour les modèles de régression et les tests d'hypothèse.
- Distribution de Bernoulli : Pour modéliser des variables binaires (succès/échec), utile dans la prédiction binaire comme la détection de spam.
- Distribution Binomiale : Modélisation du nombre de succès dans un nombre fixe d'essais, par exemple, la prédiction du nombre de clics sur une annonce.
- Distribution de Poisson : Décrit les événements rares à un certain rythme, comme la prédiction du nombre d'accidents de la route par jour.
Distributions pour Modéliser le Temps et la Variabilité
- Distribution Exponentielle : Décrire la durée entre deux événements rares.
- Distribution de Beta : Très utilisée dans les modèles bayésiens pour modéliser des probabilités.
- Distribution Uniforme : Pour des événements ayant des valeurs équiprobables, souvent utilisée pour la génération de nombres aléatoires.
- Distribution Lognormale : Pour des données positives fortement asymétriques.
- Distribution de Weibull et Distribution Gamma : Utilisées pour la modélisation des durées de vie et des défaillances, la distribution Gamma étant spécifique à des distributions de type gamma.
Distributions Spécifiques pour Tests Statistiques et Analyse Avancée
- Distribution de Student : Pour la modélisation de données avec de petites tailles d'échantillon, utile pour l'estimation d'intervalle de confiance.
- Distribution du Chi-Deux (χ²) : Pour la modélisation de données de comptage et les tests d'indépendance entre variables catégorielles.
- Distribution de Fisher (loi de Fisher-Snedecor) : Pour les tests d'homoscédasticité et l'analyse de variance (ANOVA) afin de comparer les moyennes de plusieurs groupes.
Bonus
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Quelle autre notion de probabilité ajouteriez-vous à la liste ?
Bonne fin de journée et à demain pour la nouvelle édition.
Let's go !
Natacha
Natacha NJONGWA YEPNGA
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