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Veuillez expliquer ce qu'est le "modèle de mélange"
gpt
En statistique , un modèle de mélange est un modèle probabiliste permettant de représenter la présence de sous-populations au sein d'une population globale, sans exiger qu'un ensemble de données observées identifie la sous-population à laquelle appartient une observation individuelle. Formellement, un modèle de mélange correspond à la distribution de mélange qui représente la distribution de probabilité des observations dans la population globale. Cependant, alors que les problèmes associés aux « distributions de mélange » concernent la dérivation des propriétés de la population globale à partir de celles des sous-populations, les « modèles de mélange » sont utilisés pour faire des inférences statistiques sur les propriétés des sous-populations à partir des seules observations sur la population regroupée, sans informations sur l'identité des sous-populations.
Les modèles de mélange ne doivent pas être confondus avec les modèles pour les données de composition, c'est-à-dire les données dont les composants sont contraints de s'additionner à une valeur constante (1, 100 %, etc.). Cependant, les modèles de composition peuvent être considérés comme des modèles de mélange, où les membres de la population sont échantillonnés au hasard. À l'inverse, les modèles de mélange peuvent être considérés comme des modèles de composition, où la taille totale de la population de lecture a été normalisée à 1.