Accès plus rapide que le navigateur!Similitudes entre Propriété de Markov et Théorie des probabilités
Propriété de Markov et Théorie des probabilités ont 7 choses en commun (em Unionpédia): Chaîne de Markov, Loi de probabilité, Loi forte des grands nombres, Probabilité, Processus stochastique, Temps d'arrêt, Variable aléatoire.
Chaîne de Markov
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.
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Loi de probabilité
400px En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard.
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Loi forte des grands nombres
Une loi forte des grands nombres est une loi mathématique selon laquelle la moyenne des n premiers termes d'une suite de variables aléatoires converge presque sûrement vers une constante (non aléatoire), lorsque n tend vers l'infini.
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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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Processus stochastique
Un processus ou processus aléatoire (voir Calcul stochastique) ou fonction aléatoire (voir Probabilité) représente une évolution, discrète ou à temps continu, d'une variable aléatoire.
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Temps d'arrêt
Temps d'impact et temps d'arrêt de trois échantillons de mouvement brownien. En théorie des probabilités, en particulier dans l'étude des processus stochastiques, un temps d'arrêt (également appelé temps d'arrêt optionnel, et correspondant à un temps de Markov ou moment de Markov défini.) est une variable aléatoire dont la valeur est interprétée comme le moment auquel le comportement d'un processus stochastique donné présente un certain intérêt.
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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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Comparaison entre Propriété de Markov et Théorie des probabilités
Propriété de Markov a 16 relations, tout en Théorie des probabilités a 198. Comme ils ont en commun 7, l'indice de Jaccard est 3.27% = 7 / (16 + 198).
Références
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