Annexe A Glossaire
Affirmation du conséquent : Raisonnement fallacieux qui consiste à inférer la réalisation d’un antécédent sur la base de la réalisation du conséquent.
Facteur de Bayes (Bayes factor) : Support relatif fourni par un jeu de données pour deux hypothèses alternatives. Si on considère deux hypothèses \(\mathcal{H}_{1}\) et \(\mathcal{H}_{2}\) et des données \(x\), alors le facteur de Bayes est \(p(x \:\vert\:\mathcal{H}_{1}) / p(x \:\vert\:\mathcal{H}_{2})\). Ce dernier peut-être interprété comme un “facteur de mise à jour” du rapport des chances a priori (i.e., avant de prendre connaissance des données) vers le rapport des chances a posteriori (i.e., après avoir pris connaissance des données).
Négation de l’antécédent : Raisonnement fallacieux qui consiste à affirmer une négation du conséquent sur la base d’une négation de l’antécédent.
Probabilité : Une valeur numérique comprise entre 0 et 1 respectant les règles du calcul probabiliste (cf. Chapitre 1).
Règle de la somme: Pour deux évènements \(A\) et \(B\), la règle de la somme nous dit que : \(\Pr(A \cup B) = \Pr(A) + \Pr(B) - \Pr(A \cap B)\).
Règle du produit: Pour deux évènements \(A\) et \(B\), la règle du produit nous dit que : \(\Pr(A, B) = \Pr(B) \times \Pr(A \:\vert\:B) = \Pr(A) \times \Pr(B \:\vert\:A)\).
Vraisemblance (likelihood) : Une mesure du support fourni par les données pour certaines valeurs de paramètres. Après avoir observé des données \(x\) (i.e., lorsque \(x\) est fixe), peut être vu comme la fonction vraisemblance \(\mathcal{L}(\theta \:\vert\:x)\) du paramètre \(\theta\) (i.e., \(p(X = x \:\vert\:\theta)\).