Chaîne de Markov et Probabilité conditionnelle

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Différence entre Chaîne de Markov et Probabilité conditionnelle

Chaîne de Markov vs. Probabilité conditionnelle

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. 320x320px En théorie des probabilités, une probabilité conditionnelle est la probabilité d'un événement sachant qu'un autre événement a eu lieu.

Similitudes entre Chaîne de Markov et Probabilité conditionnelle

Chaîne de Markov et Probabilité conditionnelle ont une chose en commun (en Unionpédia): Formule des probabilités totales.

Formule des probabilités totales

événement B s'obtient en sommant les probabilités des chemins conduisant à la réalisation de B. En théorie des probabilités, la formule des probabilités totales est un théorème qui permet de calculer la probabilité d'un événement en le décomposant suivant un système exhaustif d'événements.

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Comparaison entre Chaîne de Markov et Probabilité conditionnelle

Chaîne de Markov a 86 relations, tout en Probabilité conditionnelle a 26. Comme ils ont en commun 1, l'indice de Jaccard est 0.89% = 1 / (86 + 26).

Références

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