Synthèse intermédiaire
Jusqu'ici, nous avons vu les notions de :
loi a priori
loi a posteriori
analyse séquentielle
facteur de Bayes
test de comparaison de deux hypothèses i.e. deux valeurs de paramètres
l'estimation d'une proportion comme l'estimation a posteriori d'un nombre infini d'hypothèses
Les effets se quantifient à l'aide des outils suivants :
l'intervalle de crédibilité à \(\alpha\%\): ( noté parfois ICr ) qui est l'intervalle qui a \((100-\alpha)\%\) de chance de contenir \(\theta\)
\(Pr(\theta>\theta_{seuil})\)
Probabilité a priori de \(\theta\)
Probabilité a posteriori de \(\theta\)
Le changement entre l'a priori et l'a posteriori