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Veuillez expliquer ce qu'est le "théorème de Bayes"
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En théorie des probabilités et en statistiques , le théorème de Bayes (ou loi de Bayes ou règle de Bayes ), du nom de Thomas Bayes , décrit la probabilité d'un événement, basée sur la connaissance préalable des conditions qui pourraient être liées à l'événement. Par exemple, si l'on sait que le risque de développer des problèmes de santé augmente avec l'âge, le théorème de Bayes permet d'évaluer plus précisément le risque pour un individu d'un âge connu (en le conditionnant à son âge) plutôt que de simplement supposer que l'individu est typique de l'ensemble de la population.
L'une des nombreuses applications du théorème de Bayes est l'inférence bayésienne, une approche particulière de l'inférence statistique. Lorsqu'elles sont appliquées, les probabilités impliquées dans le théorème peuvent avoir différentes interprétations de probabilité. Avec l'interprétation bayésienne des probabilités, le théorème exprime comment un degré de croyance, exprimé sous forme de probabilité, devrait changer rationnellement pour tenir compte de la disponibilité des preuves connexes. L'inférence bayésienne est fondamentale pour les statistiques bayésiennes, étant considérée "pour la théorie des probabilités ce que le théorème de Pythagore est pour la géométrie".