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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

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Distributions Spécifiques pour Tests Statistiques et Analyse Avancée

1. Distribution Normale : La plus utilisée pour les modèles de régression et les tests d'hypothèse.
2. Distribution de Bernoulli : Pour modéliser des variables binaires (succès/échec), utile dans la prédiction binaire comme la détection de spam.
3. Distribution Binomiale : Modélisation du nombre de succès dans un nombre fixe d'essais, par exemple, la prédiction du nombre de clics sur une annonce.
4. Distribution de Poisson : Décrit les événements rares à un certain rythme, comme la prédiction du nombre d'accidents de la route par jour.

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Distributions pour Modéliser le Temps et la Variabilité

1. Distribution Exponentielle : Décrire la durée entre deux événements rares.
2. Distribution de Beta : Très utilisée dans les modèles bayésiens pour modéliser des probabilités.
3. Distribution Uniforme : Pour des événements ayant des valeurs équiprobables, souvent utilisée pour la génération de nombres aléatoires.
4. Distribution Lognormale : Pour des données positives fortement asymétriques.
5. 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.

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Distributions Spécifiques pour Tests Statistiques et Analyse Avancée

1. Distribution de Student : Pour la modélisation de données avec de petites tailles d'échantillon, utile pour l'estimation d'intervalle de confiance.
2. Distribution du Chi-Deux (χ²) : Pour la modélisation de données de comptage et les tests d'indépendance entre variables catégorielles.
3. 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.

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Bonus

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Quelle autre notion de probabilité ajouteriez-vous à la liste ?

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Bonne fin de journée et à demain pour la nouvelle édition.

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Let's go !

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Natacha