sannsynlighetsmodeller
Sannsynlighetsmodeller er matematiske rammeverk for å beskrive tilfeldighet og usikkerhet i data ved å tildele sannsynligheter til utfall og ved å anta en generasjonsprosess for observasjoner. De brukes til å forklare hvordan dataene kan oppstå og til å gjøre inferens og prediksjon under usikkerhet.
Modellene kan være diskrete eller kontinuerlige. Diskrete modeller beskriver tellbare utfall og inkluderer binomial- og Poisson-fordelinger;
Ofte modelleres avhengigheter gjennom felles- og betingede fordelingsstrukturer, og i avanserte tilfeller gjennom grafiske modeller som
Anvendelser spenner fra risikoanalyse og produksjonskvalitet til medisin, finans og maskinlæring. Eksempler inkluderer normalfordelingen for målefeil,
Begrensninger inkluderer risikoen for misspesifikasjon og overtilpasning, og beregning kan være krevende i komplekse eller bayesianske