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Processus de Poisson et Théorie des probabilités

Raccourcis: Différences, Similitudes, Jaccard similarité Coefficient, Références.

Différence entre Processus de Poisson et Théorie des probabilités

Processus de Poisson vs. Théorie des probabilités

Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli. La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude.

Similitudes entre Processus de Poisson et Théorie des probabilités

Processus de Poisson et Théorie des probabilités ont 6 choses en commun (em Unionpédia): Loi de Poisson, Loi exponentielle, Loi Gamma, Probabilité, Propriété de Markov, Variable aléatoire.

Loi de Poisson

Pas de description.

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Loi exponentielle

Pas de description.

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Loi Gamma

Pas de description.

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Probabilité

Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens: venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

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Propriété de Markov

Exemple de processus stochastique vérifiant la propriété de Markov: un mouvement Brownien (ici représenté en 3D) d'une particule dont la position à un instant t+1 ne dépend que de la position précédente à l'instant t. En probabilité, un processus stochastique vérifie la propriété de Markov si et seulement si la distribution conditionnelle de probabilité des états futurs, étant donnés les états passés et l'état présent, ne dépend en fait que de l'état présent et non pas des états passés (absence de « mémoire »).

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Variable aléatoire

La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire.

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La liste ci-dessus répond aux questions suivantes

Comparaison entre Processus de Poisson et Théorie des probabilités

Processus de Poisson a 18 relations, tout en Théorie des probabilités a 198. Comme ils ont en commun 6, l'indice de Jaccard est 2.78% = 6 / (18 + 198).

Références

Cet article montre la relation entre Processus de Poisson et Théorie des probabilités. Pour accéder à chaque article à partir de laquelle l'information a été extraite, s'il vous plaît visitez:

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