probabilité a prioriDésigne la probabilité obtenue sur la base de l'expérience et de l'analyse passées, généralement la probabilité statistique. Dans les statistiques bayésiennes, la distribution de probabilité a priori fait référence à la distribution de probabilité de la variable P, qui fait une prédiction probabiliste de l'incertitude de P avant d'obtenir certaines informations ou preuves.

Probabilité a priori et probabilité a posteriori

• Probabilité a priori : représente la probabilité estimée d'un paramètre sous certaines données, c'est-à-dire P(A) ;
• Maximum de vraisemblance : trouver un paramètre qui maximise la probabilité que les données observables se produisent, c'est-à-dire P(A | B)/P(B) ;
• Probabilité postérieure : la valeur de probabilité maximale qui se produit dans des conditions de vraisemblance maximale, c'est-à-dire P(A | B).

P(A | B) est la probabilité conditionnelle de A étant donné que B se produit. On l'appelle la probabilité postérieure de A car nous connaissons la valeur de B.

P(A) est la probabilité a priori de A, qui ne prend en compte aucun facteur de B ;

P( B | A ) est la probabilité conditionnelle de B étant donné que A se produit. Puisque nous connaissons la valeur de A, on l’appelle la probabilité postérieure de B.

P(B) est la probabilité a priori de B sans tenir compte des facteurs liés à A.

Synonyme : probabilité postérieure