🔵 𝟏𝟎 𝑳𝒐𝒊𝒔 𝒅𝒆 𝑷𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́ 𝒂̀ 𝑴𝒂𝒊̂𝒕𝒓𝒊𝒔𝒆𝒓 𝒆𝒏 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑺𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆

En 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑺𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆, les modèles ne reposent pas seulement sur les algorithmes, les logiciels ou l’intelligence artificielle.

Ils reposent aussi sur une base fondamentale : 𝒍𝒆𝒔 𝒍𝒐𝒊𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́.

Ces distributions permettent de mieux comprendre les phénomènes aléatoires, de modéliser les données, d’évaluer l’incertitude et de faire des prédictions plus fiables.

Voici 𝟏𝟎 𝒅𝒊𝒔𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔 𝒆𝒔𝒔𝒆𝒏𝒕𝒊𝒆𝒍𝒍𝒆𝒔 à connaître absolument.

1️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑼𝒏𝒊𝒇𝒐𝒓𝒎𝒆

Tous les résultats possibles ont la même probabilité d’apparaître.

2️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑩𝒊𝒏𝒐𝒎𝒊𝒂𝒍𝒆

Elle modélise le nombre de succès dans une série d’essais indépendants.

3️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑴𝒖𝒍𝒕𝒊𝒏𝒐𝒎𝒊𝒂𝒍𝒆

Elle généralise la loi binomiale lorsque les résultats possibles dépassent deux catégories.

4️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒆

C’est la célèbre courbe en cloche, très utilisée pour modéliser de nombreux phénomènes naturels et sociaux.

5️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝒅𝒖 𝑲𝒉𝒊-𝒅𝒆𝒖𝒙

Elle intervient notamment dans les tests statistiques liés à la variance et aux tableaux de contingence.

6️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝒕 𝒅𝒆 𝑺𝒕𝒖𝒅𝒆𝒏𝒕

Elle est particulièrement utile lorsque l’on travaille avec de petits échantillons.

7️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍𝒆 𝑴𝒖𝒍𝒕𝒊𝒗𝒂𝒓𝒊𝒆́𝒆

Elle étend la loi normale à plusieurs variables analysées simultanément.

8️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑮𝒂𝒎𝒎𝒂

Elle permet souvent de modéliser des durées, des temps d’attente ou des phénomènes positifs continus.

9️⃣ 𝑳𝒐𝒊 𝑩𝒆̂𝒕𝒂

Elle est très utile pour modéliser des probabilités ou des proportions comprises entre 0 et 1.

🔟 𝑳𝒐𝒊 𝑫𝒊𝒓𝒊𝒄𝒉𝒍𝒆𝒕

Elle généralise la loi Bêta pour modéliser des distributions sur plusieurs catégories.

🎯 𝑨̀ 𝒓𝒆𝒕𝒆𝒏𝒊𝒓

Maîtriser les 𝒍𝒐𝒊𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́, c’est construire une base solide pour comprendre les modèles statistiques, le 𝑴𝒂𝒄𝒉𝒊𝒏𝒆 𝑳𝒆𝒂𝒓𝒏𝒊𝒏𝒈, l’inférence, la prédiction et l’analyse des données.

En d’autres termes, avant de faire parler les algorithmes, il faut d’abord comprendre le langage de l’incertitude.

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