🔵 𝟏𝟎 𝐥𝐨𝐢𝐬 𝐝𝐞 𝐩𝐫𝐨𝐛𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭é 𝐞𝐬𝐬𝐞𝐧𝐭𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞

 En Data Science, comprendre les lois de probabilité est indispensable pour modéliser, prédire et analyser les données.

Voici les 10 distributions incontournables :
1️⃣ Uniforme – Tous les résultats sont également probables
2️⃣ Binomiale – Succès dans des essais indépendants
3️⃣ Multinomiale – Extension de la binomiale pour plusieurs classes
4️⃣ Normale (Gaussienne) – La célèbre courbe en cloche
5️⃣ Chi-carré (χ²) – Tests statistiques basés sur la variance
6️⃣ t de Student – Idéal pour petits échantillons
7️⃣ Normale multivariée – Extension à plusieurs dimensions
8️⃣ Gamma – Modélise les temps d’attente
9️⃣ Bêta – Probabilités entre 0 et 1 (Bayésien)
🔟 Dirichlet – Généralisation de Bêta pour distributions catégorielles
👉 Maîtriser ces distributions, c’est poser les fondations solides de l’analyse statistique et du machine learning.
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