« Non paramétrique » : différence entre les versions
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En statistique, un modèle non-paramétrique ne fait aucune hypothèse sur la distribution statistique sous-jacente des données étudiées. | En statistique, un modèle non-paramétrique ne fait aucune hypothèse globale sur la distribution statistique sous-jacente des données étudiées. | ||
Un modèle non-paramétrique ne suit pas une loi statistique définie par un nombre de [[paramètre|paramètres]] fixe et/ou potentiellement infini mais dépend plutôt des [[données]] traitées. | Un modèle non-paramétrique ne suit pas une loi statistique définie par un nombre de [[paramètre|paramètres]] fixe et/ou potentiellement infini mais dépend plutôt des [[données]] traitées. | ||
Version du 24 mars 2025 à 22:53
Définition
En statistique, un modèle non-paramétrique ne fait aucune hypothèse globale sur la distribution statistique sous-jacente des données étudiées.
Un modèle non-paramétrique ne suit pas une loi statistique définie par un nombre de paramètres fixe et/ou potentiellement infini mais dépend plutôt des données traitées.
Typiquement, le modèle n’est pas fixe et grossit avec la complexité et la quantité des données.
Compléments
L'adjectif non paramétrique s'applique à différentes notions en statistique (modèles, tests, analyses, estimations, régressions, etc.)
Attention, le terme « non paramétrique » ne veut pas dire qu’il n’y a pas de paramètres.
Un réseau de neurones profond peut comporter un très grand nombre de paramètres mais il demeure un modèle paramétrique puisque le nombre de paramètres est fini.
Français
non paramétrique
non-paramétrique
Anglais
non-parametric
nonparametric
Sources
Source : Le grand dictionnaire terminologique
Contributeurs: Amanda Clément, Claire Gorjux, Claude Coulombe, wiki
