Bayevskii

Bayern mobile/Bayern mobile :
Bayern mobil était une station de radio publique allemande détenue et exploitée par le Bayerischer Rundfunk (BR) qui a été diffusée du 1er janvier 1998 au 31 août 2008 dans le cadre du projet pilote DAB en Bavière.
Bayernbourg/Bayernbourg :
Bayernburg (allemand pour "château bavarois"; lituanien : Bajenburgas) est le nom de trois châteaux en bois séparés de l'ordre teutonique situés à différents endroits le long de la rivière Neman dans le Grand-Duché de Lituanie pendant la croisade lituanienne. Leurs emplacements exacts ne sont pas connus et les historiens fournissent des versions contradictoires. La première forteresse a été construite en 1337 par des croisés invités, dont Henri XIV, duc de Bavière, en l'honneur duquel elle a été nommée d'après la Bavière. L'empereur Louis IV la déclara capitale de la Lituanie à conquérir. Le château nouvellement construit a résisté à un siège de 22 jours par le Grand-Duc Gediminas, mais a été abandonné par l'Ordre en 1344. Les Teutons ont incendié le premier Bayernburg et ont construit une toute nouvelle forteresse un peu plus près de la Prusse. Le deuxième Bayernburg a résisté à une attaque lituanienne de six jours en 1381 mais a été incendié en juillet 1384 par Vytautas lorsqu'il a trahi l'Ordre à la fin de la guerre civile lituanienne (1381-1384). Le troisième Bayernburg a été construit au printemps 1387 à l'emplacement de Georgenburg, mais le nouveau nom n'a pas été accepté et la forteresse a continué à être connue sous le nom de Georgenburg. Cette forteresse a été capturée et incendiée par Vytautas en avril 1403 lors du premier soulèvement samogitien.
Bayerngas Norge/Bayerngas Norge :
Bayerngas Norge AS était une société pétrolière et gazière opérant dans plusieurs pays d'Europe du Nord. La société opérait en amont avec des licences dans les secteurs norvégien, danois et britannique. L'entreprise a été créée en 2006 et appartenait à des autorités locales allemandes, autrichiennes et suisses. En décembre 2017, Bayerngas Norge a été associée aux activités d'exploration et de production de Centrica plc pour créer un nouvel opérateur pétrolier et gazier indépendant, Spirit Energy.
Bayernhof Music_Museum/Musée de la musique du Bayernhof :
Le musée de la musique Bayernhof présente une importante collection d'instruments de musique automatisés des XIXe et XXe siècles. Situé à 10 km au nord-est du centre-ville de Pittsburgh, dans la banlieue du canton d'O'Hara, en Pennsylvanie, il est installé dans un manoir de style allemand situé sur une vue spectaculaire de 18 acres (73 000 m2) d'environ 540 pieds (160 m) au-dessus de la vallée de la rivière Allegheny. Bayernhof est le nom du manoir lui-même, un projet de 4,2 millions de dollars achevé en 1982 en tant que résidence privée par Charles Brown III (1935–1999), fondateur et PDG de Gas-Lite Manufacturing Company à Pittsburgh. La maison de 19 000 pieds carrés (1 800 m2) comprend un observatoire sur le toit, une grotte intérieure, une piscine avec une chute d'eau de 10 pieds (3,0 m), dix cheminées, huit salles de bain complètes, trois salles d'eau, trois cuisines pleine grandeur ainsi qu'un alambic en cuivre entièrement restauré. Le musée était une directive de la volonté de M. Brown et il a ouvert au public en 2004.
Bayernhymne/Bayernhymne :
Le Bayernhymne (hymne de Bavière) est l'hymne officiel de l'État libre de Bavière.
Bayernkurier/Bayernkurier :
Bayernkurier est un ancien magazine mensuel politique et d'information allemand. Le magazine était basé à Munich et a été publié entre 1950 et novembre 2019.
Bayernliga/Bayernliga :
La Bayernliga ( anglais : ligue bavaroise ) est la plus haute ligue de football amateur et la deuxième ligue de football la plus élevée (sous la Regionalliga Bayern ) dans l'état de Bavière ( allemand : Bayern ) et le système de la ligue de football bavaroise . C'est l'un des quatorze Oberligas du football allemand, le cinquième niveau du système de la ligue de football allemande. Jusqu'à l'introduction de la 3. Liga en 2008, c'était le quatrième niveau du système de ligue, jusqu'à l'introduction des Regionalligas en 1994, le troisième niveau. À partir de la saison 2012-13, la ligue a été divisée une fois de plus en une division nord et une division sud, après avoir été placée dans un format de division unique depuis 1963. La ligue se trouve directement sous la Regionalliga Bayern et au-dessus des Landesligas, qui ont été élargies en nombre de trois à cinq à la fin de la saison 2011-12.
Bayernliga (homonymie) / Bayernliga (homonymie):
La Bayernliga est la plus haute ligue de football de Bavière. Il peut être traduit par ligue bavaroise. Bayernliga peut également faire référence à :
Bayern%E2%80%93Rundfahrt/Bayern–Rundfahrt :
L'International Bayern Rundfahrt (anglais : Tour of Bavaria) était une course cycliste par étapes organisée chaque année en Bavière, en Allemagne, entre 1980 et 2015. La course s'est déroulée comme une course amateur entre 1980 et 1988, et de 2005 à 2015, le course a été organisée comme un événement 2.HC sur l'UCI Europe Tour. En décembre 2015, les organisateurs ont annulé l'événement 2016 en raison d'un manque de budget, et la course n'a pas eu lieu depuis.
Bayero Salih-Farah/Bayero Salih-Farah :
Bayero Salih-Farah (né le 11 mars 1964) est l'actuel directeur général de l'Institut nigérian de technologie des transports, Zaria. Salih-Farah est né à Kagoro, dans la zone de gouvernement local de Kaura de l'État de Kaduna. En 1987, il a obtenu un baccalauréat ès sciences en géographie de l'Université Usmanu Danfodiyo. Il est également un ancien élève de l'Université Ahmadu Bello, de l'Institut nigérian de technologie des transports (NITT) et de l'Université de Huddersfield, au Royaume-Uni, où il a obtenu son doctorat.
Université Bayero_Kano/Université Bayero Kano :
Bayero University Kano (BUK) est une université située à Kano, dans l'État de Kano, au Nigeria. Il a été fondé en 1975, lorsqu'il a été renommé Bayero University College et mis à niveau de collège universitaire à université. C'est la première université de l'État de Kano.
Bayerotrochus / Bayerotrochus :
Bayerotrochus est un genre d'escargots de mer, des mollusques gastéropodes marins de la famille des Pleurotomariidae. Le nom générique Bayerotrochus est en l'honneur du biologiste marin Frederick Bayer. Les coquilles des escargots de ce genre présentent une sélénizone.
Bayerotrochus africanus/Bayerotrochus africanus :
Bayerotrochus africanus, nom commun de la coquille fendue sud-africaine, est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus boucheti / Bayerotrochus boucheti :
Bayerotrochus boucheti est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae. Sous-espèce Bayerotrochus boucheti boucheti (Anseeuw & Poppe, 2001) Bayerotrochus boucheti mirificus Anseeuw, 2016
Bayerotrochus charlestonensis/Bayerotrochus charlestonensis :
Bayerotrochus charlestonensis est une espèce de gros escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae, les escargots à fente.
Bayerotrochus diluculum/Bayerotrochus diluculum :
Bayerotrochus diluculum, nom commun de la coquille à fente de l'aube, est une espèce de gros escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae, les escargots à fente.
Bayerotrochus indicus/Bayerotrochus indicus :
Bayerotrochus indicus est une espèce de gros escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae, les escargots à fente.
Bayerotrochus midas/Bayerotrochus midas :
Bayerotrochus midas, nom commun de la coquille fendue du roi Midas, est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus philpoppei/Bayerotrochus philpoppei :
Bayerotrochus philpoppei est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus poppei / Bayerotrochus poppei :
Bayerotrochus poppei est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus pyramus/Bayerotrochus pyramus :
Bayerotrochus pyramus, nom commun de la coquille fendue du pyramus, est une espèce de gros escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae, les escargots fendus.
Bayerotrochus quiquandoni / Bayerotrochus quiquandoni :
Bayerotrochus quiquandoni est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus tangaroanus / Bayerotrochus tangaroanus :
Bayerotrochus tangaroanus, ou coquille fendue tangaroenne, est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus teramachii/Bayerotrochus teramachii :
Bayerotrochus teramachii, est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayerotrochus westralis / Bayerotrochus westralis :
Bayerotrochus westralis, communément appelé "coquille fendue d'Australie", est une espèce d'escargot de mer, un mollusque gastéropode marin de la famille des Pleurotomariidae.
Bayers/Bayers :
Bayers est une ancienne commune du département de la Charente dans le sud-ouest de la France. Au 1er janvier 2017, elle a été fusionnée avec la nouvelle commune Aunac-sur-Charente.
Lac Bayers/Lac Bayers :
Bayers Lake est un lac d'Halifax, en Nouvelle-Écosse, au Canada. Il est situé à l'ouest de la péninsule d'Halifax et à l'intersection des autoroutes 102 et 103, et au centre du parc commercial de Bayers Lake. L'historique Halifax and Southwestern Railway longeait la rive nord du lac et le chemin de fer maintenait une voie d'évitement appelée «Summit» au bord du lac, ainsi nommée parce qu'il s'agissait du point le plus élevé de la ligne.
Bayers Lake_Business_Park/Bayers Lake Business Park :
Bayers Lake Business Park est un parc d'affaires situé à Halifax, en Nouvelle-Écosse, à l'ouest de Clayton Park.
Bayerwald-Ticket/Bayerwald-Ticket :
Le Bayerwald-Ticket (littéralement : billet pour la forêt bavaroise) est un billet de chemin de fer local spécial et peu coûteux introduit en 1999 pour les comtés (Landkreise) de Regen et Freyung-Grafenau dans la forêt bavaroise dans le sud-est de l'Allemagne. Jusqu'en 2003, il n'était valable qu'entre mai et octobre ; depuis 2004, il est valable toute l'année.
Bayerxénie/Bayerxénie :
Bayerxenia est un genre de coraux mous de la famille des Xeniidae. Il est monotypique avec une seule espèce, Bayerxenia janesi
Bayes/Bayes :
Bayes est le nom de famille de : Thomas Bayes (1702–1761), mathématicien, statisticien et chef religieux britannique Joshua Bayes (1671–1746), ministre anglais non conformiste et père de Thomas. Gilbert Bayes (1872–1953), sculpteur britannique Nora Bayes (1880–1928), chanteuse et actrice américaine Paul Bayes (né en 1953), évêque de l'Église d'Angleterre Andrew Bayes (né en 1978), joueur de football américain Walter Bayes, peintre britannique (1869-1956)
Théorème de Bayes%27/Théorème de Bayes :
En théorie des probabilités et en statistiques , le théorème de Bayes (alternativement loi de Bayes ou règle de Bayes; récemment théorème de Bayes-Price : 44, 45, 46 et 67 ), du nom de Thomas Bayes , décrit la probabilité d'un événement, basé sur des connaissances antérieures 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.
Théorème de Bayes%27_(désambiguïsation)/Théorème de Bayes (désambiguïsation) :
Le théorème de Bayes peut faire référence à :
Opéra de Bayes/Opéra de Bayes :
Bayes's Opera est un opéra-ballade de 1730 de l'écrivain britannique Gabriel Odingsells. Cela faisait partie d'un boom des opéras-ballades qui a suivi le succès de The Beggar's Opera de John Gay. Le casting original de Drury Lane comprenait Theophilus Cibber comme Bays, Edward Berry comme Pantomine, Roger Bridgewater comme Lord Briton, James Oates comme Basson, James Rosco comme Crowdero, Joe Miller comme Harlequin, John Harper comme Crispin, Kitty Clive comme Dulceda, Frances Cross comme Belinda, Elizabeth Butler comme Arabella et Mary Heron comme Farcia.
Bayes Business_School / Bayes Business School :
Bayes Business School, anciennement connue sous le nom de Cass Business School, est l'école de commerce de City, University of London, située à St Luke's, juste au nord de la City de Londres. Elle a été créée en 1966 et est régulièrement classée parmi les principales écoles de commerce du Royaume-Uni. La Bayes Business School est divisée en trois facultés d'actuariat et d'assurance, de finance et de gestion. Elle décerne des diplômes BSc (Hons), MSc, MBA et PhD et est l'une des quelque 100 écoles dans le monde à être triplement accréditée par l'AMBA au Royaume-Uni, EQUIS en Europe et l'AACSB aux États-Unis.
Impact de Bayes/Impact de Bayes :
Bayes Impact est une organisation à but non lucratif, fondée par Paul Duan, Eric Liu et Pascal Corpet. Initialement lancé aux États-Unis en 2014, Bayes Impact a démarré plusieurs projets à travers le monde et notamment en Europe. La mission de Bayes Impact est d'utiliser la technologie (intelligence artificielle, science des données) pour s'attaquer aux problèmes sociaux à grande échelle. Le slogan de Bayes Impact est "Empowering people at scale".
Bayes Norton/Bayes Norton :
Bayes Marshall Norton (23 septembre 1903 - 21 octobre 1967) était un coureur de sprint américain. En 1924, il a terminé deuxième du 200 m aux essais olympiques américains et cinquième aux Jeux olympiques de 1924. Il a remporté une bourse Rhodes et, à la fin des années 1920, s'est présenté à l'Université d'Oxford. Il est ensuite devenu professeur de chimie au Kenyon College de Gambier, Ohio. En tant que consultant gouvernemental, il a contribué au projet Manhattan et à Rockets, Guns and Targets, un livre d'histoire officiel du gouvernement américain sur la science pendant la Seconde Guerre mondiale.
Classificateur de Bayes/Classificateur de Bayes :
Dans la classification statistique, le classificateur de Bayes minimise la probabilité d'erreur de classification.
Bayes error_rate/Bayes error_rate :
Dans la classification statistique, le taux d'erreur de Bayes est le taux d'erreur le plus bas possible pour tout classificateur d'un résultat aléatoire (dans, par exemple, l'une des deux catégories) et est analogue à l'erreur irréductible. Un certain nombre d'approches de l'estimation de l'erreur de Bayes taux existent. Une méthode cherche à obtenir des bornes analytiques qui dépendent par nature des paramètres de distribution, et donc difficiles à estimer. Une autre approche se concentre sur les densités de classe, tandis qu'une autre méthode combine et compare divers classificateurs. Le taux d'erreur de Bayes trouve une utilisation importante dans l'étude des modèles et des techniques d'apprentissage automatique.
Estimateur de Bayes/Estimateur de Bayes :
Dans la théorie de l'estimation et la théorie de la décision, un estimateur de Bayes ou une action de Bayes est un estimateur ou une règle de décision qui minimise la valeur attendue postérieure d'une fonction de perte (c'est-à-dire la perte attendue postérieure). De manière équivalente, il maximise l'espérance a posteriori d'une fonction d'utilité. Une autre façon de formuler un estimateur dans les statistiques bayésiennes est l'estimation maximale a posteriori.
Facteur de Bayes/Facteur de Bayes :
En statistique, l'utilisation des facteurs de Bayes est une alternative bayésienne aux tests d'hypothèses classiques. La comparaison de modèles bayésiens est une méthode de sélection de modèles basée sur des facteurs de Bayes. Les modèles considérés sont des modèles statistiques. L'objectif du facteur Bayes est de quantifier le support d'un modèle par rapport à un autre, que ces modèles soient corrects ou non. La définition technique de "support" dans le contexte de l'inférence bayésienne est décrite ci-dessous.
Bayes linear_statistics/Bayes linear_statistics :
Les statistiques linéaires de Bayes sont une méthodologie et un cadre statistiques subjectivistes. L'analyse bayésienne subjective traditionnelle est basée sur des distributions de probabilité entièrement spécifiées, qui sont très difficiles à spécifier au niveau de détail nécessaire. L'analyse linéaire de Bayes tente de résoudre ce problème en développant une théorie et une pratique pour l'utilisation de modèles de probabilité partiellement spécifiés. Bayes linéaire dans sa forme actuelle a été principalement développé par Michael Goldstein. Mathématiquement et philosophiquement, il étend l'approche subjective opérationnelle de Bruno de Finetti aux probabilités et aux statistiques.
Mécanisme bayésien-optimal/Mécanisme bayésien-optimal :
Un mécanisme bayésien-optimal (BOM) est un mécanisme dans lequel le concepteur ne connaît pas les valuations des agents pour lesquels le mécanisme est conçu, mais il sait qu'il s'agit de variables aléatoires et il connaît la distribution de probabilité de ces variables. Une application typique est un vendeur qui souhaite vendre des objets à des acheteurs potentiels. Le vendeur souhaite fixer le prix des articles de manière à maximiser son profit. Les prix optimaux dépendent du montant que chaque acheteur est prêt à payer pour chaque article. Le vendeur ne connaît pas ces montants, mais il suppose qu'ils sont tirés d'une certaine distribution de probabilité connue. L'expression « conception de mécanisme optimal bayésien » a la signification suivante : : 335–338 bayésien signifie que nous connaissons la distribution de probabilité à partir de laquelle les évaluations des agents sont tirées (contrairement à la conception de mécanisme sans a priori, qui ne suppose aucun a priori). distribution de probabilité). Optimal signifie que nous voulons maximiser les revenus attendus du commissaire-priseur, où l'attente est supérieure au caractère aléatoire des évaluations des agents. Mécanisme signifie que nous voulons concevoir des règles qui définissent un mécanisme véridique, dans lequel chaque agent a une incitation à rapporter sa vraie valeur.
Tarification bayésienne optimale/tarification bayésienne optimale :
La tarification optimale bayésienne ( tarification BO ) est une sorte de tarification algorithmique dans laquelle un vendeur détermine les prix de vente sur la base d'hypothèses probabilistes sur les évaluations des acheteurs. Il s'agit d'une sorte simple de mécanisme bayésien optimal, dans lequel le prix est déterminé à l'avance sans recueillir les offres réelles des acheteurs.
Analyse bayésienne_(journal)/Analyse bayésienne (journal) :
Bayesian Analysis est une revue scientifique en libre accès évaluée par des pairs couvrant les aspects théoriques et appliqués des méthodes bayésiennes. Il est publié par la Société internationale pour l'analyse bayésienne et est hébergé sur le site Web du projet Euclid. L'analyse bayésienne est extraite et indexée par Science Citation Index Expanded. Selon les Journal Citation Reports, la revue a un facteur d'impact de 1,650 en 2011.
Bayesian History_Matching/Bayesian History Matching :
Bayesian History Matching est une méthode statistique pour calibrer des modèles informatiques complexes. Les équations à l'intérieur de nombreux modèles informatiques scientifiques contiennent des paramètres qui ont une vraie valeur, mais cette vraie valeur est souvent inconnue; La correspondance historique est une technique pour apprendre ce que pourraient être ces paramètres. Le nom provient de l'industrie pétrolière, où il fait référence à toute technique permettant de s'assurer que les modèles de réservoirs de pétrole correspondent aux enregistrements historiques de production de pétrole. Depuis lors, History Matching a été largement utilisé dans de nombreux domaines de la science et de l'ingénierie, y compris la formation de galaxies, la modélisation des maladies, la science du climat et la simulation du trafic. La base de History Matching consiste à utiliser des données observées pour exclure tout paramètre ``invraisemblable''. Étant donné que les modèles informatiques sont souvent trop lents pour vérifier individuellement tous les paramètres possibles, cela se fait généralement à l'aide d'un émulateur. Pour un ensemble de réglages de paramètres potentiels, leur invraisemblance peut être calculée comme suit : θ {\displaystyle {\boldsymbol {\theta }}} ) = | E [ f ( θ ) ] - y | V une r [ F ( θ ) ] {\displaystyle I({\boldsymbol {\theta}})={\frac {|E[f({\boldsymbol {\theta}})]-y|}{\sqrt { Var[f({\boldsymbol {\theta }})]}}}} où E [ f ( θ ) ] {\displaystyle E[f({\boldsymbol {\theta }})]} est la sortie attendue du modèle informatique pour ce réglage de paramètre, et représente les incertitudes autour de la sortie du modèle informatique pour ce réglage de paramètre. En d'autres termes, un réglage de paramètre est noté en fonction de la différence entre la sortie du modèle informatique et les observations du monde réel, par rapport au degré d'incertitude. Pour les modèles informatiques qui ne produisent qu'une seule valeur, une invraisemblance de 3 est considérée comme un bon seuil pour rejeter les paramètres. Pour les modèles informatiques qui produisent plus d'une sortie, d'autres seuils peuvent être utilisés. Un élément clé de History Matching est la notion de recentrage itératif, où de nouvelles simulations de modèles informatiques peuvent être choisies pour mieux améliorer l'émulateur et le calibrage, sur la base de résultats préliminaires.
Bayesian Knowledge_Tracing/Bayesian Knowledge Tracing :
Bayesian Knowledge Tracing est un algorithme utilisé dans de nombreux systèmes de tutorat intelligents pour modéliser la maîtrise par chaque apprenant des connaissances enseignées. Il modélise les connaissances des élèves dans un modèle de Markov caché comme une variable latente, mise à jour en observant l'exactitude de l'interaction de chaque élève dans laquelle ils appliquent la compétence en question.BKT suppose que les connaissances des élèves sont représentées comme un ensemble de variables binaires, une par compétence, où la compétence est maîtrisée ou non par l'élève. Les observations dans BKT sont également binaires : un élève obtient un problème/une étape soit correct, soit incorrect. Les systèmes de tutorat intelligents utilisent souvent BKT pour l'apprentissage de la maîtrise et l'enchaînement des problèmes. Dans sa mise en œuvre la plus courante, BKT n'a que des paramètres spécifiques aux compétences.
Approches bayésiennes_de_la_fonction_cerveau/Approches bayésiennes de la fonction cérébrale :
Les approches bayésiennes du fonctionnement cérébral étudient la capacité du système nerveux à fonctionner dans des situations d'incertitude d'une manière proche de l'optimum prescrit par les statistiques bayésiennes. Ce terme est utilisé dans les sciences du comportement et les neurosciences et les études associées à ce terme s'efforcent souvent d'expliquer les capacités cognitives du cerveau sur la base de principes statistiques. On suppose fréquemment que le système nerveux maintient des modèles probabilistes internes qui sont mis à jour par le traitement neuronal des informations sensorielles à l'aide de méthodes se rapprochant de celles de la probabilité bayésienne.
Moyenne bayésienne/Moyenne bayésienne :
Une moyenne bayésienne est une méthode d'estimation de la moyenne d'une population à l'aide d'informations extérieures, en particulier une croyance préexistante, qui est prise en compte dans le calcul. C'est une caractéristique centrale de l'interprétation bayésienne. Ceci est utile lorsque l'ensemble de données disponible est petit. Le calcul de la moyenne bayésienne utilise la moyenne antérieure m et une constante C. C est choisi en fonction de la taille d'ensemble de données typique requise pour une estimation robuste de la moyenne de l'échantillon. La valeur est plus grande lorsque la variation attendue entre les ensembles de données (au sein de la population plus large) est faible. Il est plus petit lorsque les ensembles de données sont censés varier considérablement les uns des autres. X ¯ = C m + ∑ je = 1 n X je C + n {\displaystyle {\bar {x}}={Cm+\sum _{i=1}^{n}x_{i} \over C+n}} Cela équivaut à ajouter C points de données de valeur m à l'ensemble de données. Il s'agit d'une moyenne pondérée d'une moyenne antérieure m et de la moyenne de l'échantillon. Lorsque les x je {\displaystyle x_{i}} sont des valeurs binaires 0 ou 1, m peut être interprété comme l'estimation a priori d'une probabilité binomiale avec la moyenne bayésienne donnant une estimation a posteriori pour les données observées. Dans ce cas, C peut être choisi en fonction de l'intervalle de confiance de proportion binomiale souhaité pour la valeur d'échantillon. Par exemple, pour des résultats rares lorsque m est petit, choisir C ≃ 9 / m {\displaystyle C\simeq 9/m} garantit qu'un intervalle de confiance à 99 % a une largeur d'environ 2 m.
Classificateur bayésien/classificateur bayésien :
En informatique et en statistiques, le classificateur bayésien peut désigner : tout classificateur basé sur la probabilité bayésienne un classificateur bayésien naïf
Sciences_cognitives bayésiennes/sciences cognitives bayésiennes :
La science cognitive bayésienne (également connue sous le nom de science cognitive computationnelle ; à ne pas confondre avec la modélisation computationnelle plus générique en sciences cognitives) est une approche des sciences cognitives concernée par l'analyse rationnelle de la cognition par l'utilisation de l'inférence bayésienne et de la modélisation cognitive. Le terme "computationnel" fait référence au niveau d'analyse computationnel tel que proposé par David Marr. Ce travail consiste souvent à tester l'hypothèse selon laquelle les systèmes cognitifs se comportent comme des agents bayésiens rationnels dans des types de tâches particuliers. Des travaux antérieurs ont appliqué cette idée à la catégorisation, au langage, au contrôle moteur, à l'apprentissage des séquences, à l'apprentissage par renforcement et à la théorie de l'esprit. À d'autres moments, la rationalité bayésienne est supposée, et le but est d'inférer les connaissances dont disposent les agents et les représentations mentales qu'ils utilisent. Il est important de mettre cela en contraste avec l'utilisation ordinaire de l'inférence bayésienne en sciences cognitives, qui est indépendante de la modélisation rationnelle (voir par exemple les travaux de Michael Lee).
Économétrie bayésienne/économétrie bayésienne :
L'économétrie bayésienne est une branche de l'économétrie qui applique les principes bayésiens à la modélisation économique. Le bayésianisme est basé sur une interprétation du degré de croyance de la probabilité, par opposition à une interprétation de fréquence relative. Le principe bayésien repose sur le théorème de Bayes qui stipule que la probabilité de B conditionnelle à A est le rapport de la probabilité conjointe de A et B divisé par la probabilité de B. Les économètres bayésiens supposent que les coefficients du modèle ont des distributions antérieures. Cette approche a été propagée pour la première fois par Arnold Zellner.
Efficacité bayésienne/Efficacité bayésienne :
L'efficacité bayésienne est un analogue de l'efficacité de Pareto pour les situations dans lesquelles les informations sont incomplètes. Dans le cadre de l'efficacité de Pareto, une allocation d'une ressource est efficace au sens de Pareto s'il n'y a pas d'autre allocation de cette ressource qui n'aggrave personne tout en améliorant strictement la situation de certains agents. Une limitation du concept d'efficacité de Pareto est qu'il suppose que la connaissance des autres acteurs du marché est disponible pour tous les participants, en ce sens que chaque acteur connaît les gains et les stratégies disponibles pour les autres acteurs afin d'avoir des informations complètes. Souvent, les joueurs ont des types qui sont cachés à l'autre joueur.
Épistémologie bayésienne/épistémologie bayésienne :
L'épistémologie bayésienne est une approche formelle de divers sujets en épistémologie qui trouve ses racines dans les travaux de Thomas Bayes dans le domaine de la théorie des probabilités. Un avantage de sa méthode formelle contrairement à l'épistémologie traditionnelle est que ses concepts et théorèmes peuvent être définis avec un haut degré de précision. Elle repose sur l'idée que les croyances peuvent être interprétées comme des probabilités subjectives. En tant que tels, ils sont soumis aux lois de la théorie des probabilités, qui agissent comme les normes de la rationalité. Ces normes peuvent être divisées en contraintes statiques, régissant la rationalité des croyances à tout moment, et en contraintes dynamiques, régissant la manière dont les agents rationnels doivent modifier leurs croyances lorsqu'ils reçoivent de nouvelles preuves. L'expression bayésienne la plus caractéristique de ces principes se trouve sous la forme de livres néerlandais, qui illustrent l'irrationalité chez les agents par une série de paris qui entraînent une perte pour l'agent, quel que soit l'événement probabiliste qui se produit. Les bayésiens ont appliqué ces principes fondamentaux à divers sujets épistémologiques, mais le bayésianisme ne couvre pas tous les sujets de l'épistémologie traditionnelle. Le problème de la confirmation en philosophie des sciences, par exemple, peut être abordé à travers le principe bayésien de conditionnalisation en soutenant qu'un élément de preuve confirme une théorie s'il augmente la probabilité que cette théorie soit vraie. Diverses propositions ont été faites pour définir le concept de cohérence en termes de probabilité, généralement dans le sens où deux propositions sont cohérentes si la probabilité de leur conjonction est plus élevée que si elles étaient neutres l'une par rapport à l'autre. L'approche bayésienne a également été fructueuse dans le domaine de l'épistémologie sociale, par exemple, concernant le problème du témoignage ou le problème de la croyance de groupe. Le bayésianisme se heurte encore à diverses objections théoriques qui n'ont pas été entièrement résolues.
Estimation bayésienne_des_modèles_en_anatomie_computationnelle/Estimation bayésienne des modèles en anatomie computationnelle :
L'analyse statistique de la forme et la théorie statistique de la forme en anatomie computationnelle (CA) sont effectuées par rapport à des modèles, il s'agit donc d'une théorie locale des statistiques sur la forme. L'estimation de modèles en anatomie computationnelle à partir de populations d'observations est une opération fondamentale omniprésente dans la discipline. Plusieurs méthodes d'estimation de modèle basées sur la probabilité bayésienne et les statistiques dans le modèle d'orbite aléatoire de CA ont émergé pour les sous-variétés et les volumes d'image denses.
Conception_expérimentale bayésienne/conception expérimentale bayésienne :
La conception expérimentale bayésienne fournit un cadre théorique général de probabilité à partir duquel d'autres théories sur la conception expérimentale peuvent être dérivées. Il est basé sur l'inférence bayésienne pour interpréter les observations/données acquises au cours de l'expérience. Cela permet de tenir compte à la fois des éventuelles connaissances préalables sur les paramètres à déterminer et des incertitudes sur les observations. La théorie de la conception expérimentale bayésienne est dans une certaine mesure basée sur la théorie de la prise de décisions optimales dans l'incertitude. L'objectif lors de la conception d'une expérience est de maximiser l'utilité attendue du résultat de l'expérience. L'utilité est le plus souvent définie en termes de mesure de la précision des informations fournies par l'expérience (par exemple, l'information de Shannon ou le négatif de la variance), mais peut également impliquer des facteurs tels que le coût financier de la réalisation de l'expérience. La conception optimale de l'expérience dépend du critère d'utilité particulier choisi.
Jeu bayésien/jeu bayésien :
Dans la théorie des jeux, un jeu bayésien est un jeu qui modélise le résultat des interactions des joueurs en utilisant des aspects de la probabilité bayésienne. Les jeux bayésiens sont remarquables car ils ont permis, pour la première fois en théorie des jeux, de spécifier les solutions aux jeux à information incomplète. L'économiste hongrois John C. Harsanyi a introduit le concept de jeux bayésiens dans trois articles de 1967 et 1968 : il a reçu le prix Nobel pour ces contributions et d'autres à la théorie des jeux en 1994. En gros, Harsanyi a défini les jeux bayésiens de la manière suivante : joueurs se voient attribuer par nature en début de partie un ensemble de caractéristiques. En cartographiant les distributions de probabilité à ces caractéristiques et en calculant le résultat du jeu en utilisant la probabilité bayésienne, le résultat est un jeu dont la solution est, pour des raisons techniques, beaucoup plus facile à calculer qu'un jeu similaire dans un contexte non bayésien. Pour ces raisons techniques, consultez la section Spécifications des jeux dans cet article.
Modélisation_hiérarchique bayésienne/Modélisation hiérarchique bayésienne :
La modélisation hiérarchique bayésienne est un modèle statistique écrit à plusieurs niveaux (forme hiérarchique) qui estime les paramètres de la distribution a posteriori à l'aide de la méthode bayésienne. Les sous-modèles se combinent pour former le modèle hiérarchique, et le théorème de Bayes est utilisé pour les intégrer aux données observées et tenir compte de toute l'incertitude présente. Le résultat de cette intégration est la distribution a posteriori, également connue sous le nom d'estimation de probabilité mise à jour, car des preuves supplémentaires sur la distribution a priori sont acquises. Les statistiques fréquentistes peuvent donner des conclusions apparemment incompatibles avec celles offertes par les statistiques bayésiennes en raison du traitement bayésien des paramètres en tant que variables aléatoires et de son utilisation d'informations subjectives pour établir des hypothèses sur ces paramètres. Comme les approches répondent à différentes questions, les résultats formels ne sont pas techniquement contradictoires, mais les deux approches sont en désaccord sur la réponse pertinente pour des applications particulières. Les bayésiens soutiennent que les informations pertinentes concernant la prise de décision et la mise à jour des croyances ne peuvent être ignorées et que la modélisation hiérarchique a le potentiel de prévaloir sur les méthodes classiques dans les applications où les répondants donnent plusieurs données d'observation. De plus, le modèle s'est avéré robuste, la distribution a posteriori étant moins sensible aux priors hiérarchiques plus flexibles. La modélisation hiérarchique est utilisée lorsque l'information est disponible à plusieurs niveaux différents d'unités d'observation. Par exemple, dans la modélisation épidémiologique pour décrire les trajectoires d'infection pour plusieurs pays, les unités d'observation sont des pays, et chaque pays a son propre profil temporel de cas d'infection quotidiens. Dans l'analyse de la courbe de déclin pour décrire la courbe de déclin de la production de pétrole ou de gaz pour plusieurs puits, les unités d'observation sont des puits de pétrole ou de gaz dans une région de réservoir, et chaque puits a son propre profil temporel des taux de production de pétrole ou de gaz (généralement, barils par mois). La structure de données pour la modélisation hiérarchique conserve la structure de données imbriquée. La forme hiérarchique d'analyse et d'organisation aide à la compréhension des problèmes multiparamètres et joue également un rôle important dans le développement de stratégies de calcul.
Inférence bayésienne/inférence bayésienne :
L'inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique dans laquelle le théorème de Bayes est utilisé pour mettre à jour la probabilité d'une hypothèse à mesure que davantage de preuves ou d'informations deviennent disponibles. L'inférence bayésienne est une technique importante en statistique, et en particulier en statistique mathématique. La mise à jour bayésienne est particulièrement importante dans l'analyse dynamique d'une séquence de données. L'inférence bayésienne a trouvé une application dans un large éventail d'activités, notamment la science, l'ingénierie, la philosophie, la médecine, le sport et le droit. Dans la philosophie de la théorie de la décision, l'inférence bayésienne est étroitement liée à la probabilité subjective, souvent appelée « probabilité bayésienne ».
Inférence bayésienne_en_marketing/Inférence bayésienne en marketing :
En marketing, l'inférence bayésienne permet la prise de décision et l'évaluation des études de marché dans des conditions d'incertitude et avec des données limitées.
Inférence bayésienne_dans_l'apprentissage_moteur/Inférence bayésienne dans l'apprentissage moteur :
L'inférence bayésienne est un outil statistique qui peut être appliqué à l'apprentissage moteur, plus précisément à l'adaptation. L'adaptation est un processus d'apprentissage à court terme impliquant une amélioration progressive des performances en réponse à un changement d'informations sensorielles. L'inférence bayésienne est utilisée pour décrire la façon dont le système nerveux combine ces informations sensorielles avec des connaissances antérieures pour estimer la position ou d'autres caractéristiques de quelque chose dans l'environnement. L'inférence bayésienne peut également être utilisée pour montrer comment les informations provenant de plusieurs sens (par exemple visuel et proprioception) peuvent être combinées dans le même but. Dans les deux cas, l'inférence bayésienne dicte que l'estimation est la plus influencée par l'information la plus certaine.
Inférence bayésienne_en_phylogénie/Inférence bayésienne en phylogénie :
L'inférence bayésienne de la phylogénie combine les informations dans l'a priori et dans la vraisemblance des données pour créer la soi-disant probabilité postérieure des arbres, qui est la probabilité que l'arbre soit correct compte tenu des données, de l'a priori et du modèle de vraisemblance. L'inférence bayésienne a été introduite dans la phylogénétique moléculaire dans les années 1990 par trois groupes indépendants : Bruce Rannala et Ziheng Yang à Berkeley, Bob Mau à Madison et Shuying Li à l'Université de l'Iowa, les deux derniers étant alors doctorants. L'approche est devenue très populaire depuis la sortie du logiciel MrBayes en 2001, et est maintenant l'une des méthodes les plus populaires en phylogénétique moléculaire.
Inférence bayésienne_using_Gibbs_sampling/Inférence bayésienne utilisant l'échantillonnage de Gibbs :
L'inférence bayésienne utilisant l'échantillonnage de Gibbs (BUGS) est un progiciel permettant d'effectuer l'inférence bayésienne à l'aide de la chaîne de Markov Monte Carlo (basée sur l'échantillonnage de Gibbs). BUGs est utilisé dans les logiciels suivants : Just another Gibbs sampler OpenBUGS WinBUGS
Critère d'information bayésien/Critère d'information bayésien :
En statistique , le critère d'information bayésien (BIC) ou critère d'information de Schwarz (également SIC , SBC , SBIC ) est un critère de sélection de modèle parmi un ensemble fini de modèles; les modèles avec un BIC inférieur sont généralement préférés. Il est basé, en partie, sur la fonction de vraisemblance et il est étroitement lié au critère d'information d'Akaike (AIC). Lors de l'ajustement des modèles, il est possible d'augmenter la probabilité en ajoutant des paramètres, mais cela peut entraîner un surajustement. BIC et AIC tentent tous deux de résoudre ce problème en introduisant un terme de pénalité pour le nombre de paramètres dans le modèle ; le terme de pénalité est plus grand dans BIC que dans AIC. Le BIC a été développé par Gideon E. Schwarz et publié dans un article de 1978, où il a donné un argument bayésien pour l'adopter.
Interprétation bayésienne_de_la_régularisation_du_noyau/Interprétation bayésienne de la régularisation du noyau :
Dans les statistiques bayésiennes pour l'apprentissage automatique, les méthodes du noyau découlent de l'hypothèse d'un espace de produit interne ou d'une structure de similarité sur les entrées. Pour certaines de ces méthodes, telles que les machines à vecteurs de support (SVM), la formulation originale et sa régularisation n'étaient pas de nature bayésienne. Il est utile de les comprendre dans une perspective bayésienne. Parce que les noyaux ne sont pas nécessairement semi-définis positifs, la structure sous-jacente peut ne pas être des espaces de produits internes, mais plutôt des espaces de Hilbert du noyau reproduisant plus généraux. Dans la probabilité bayésienne, les méthodes du noyau sont un élément clé des processus gaussiens, où la fonction du noyau est connue sous le nom de fonction de covariance. Les méthodes du noyau ont traditionnellement été utilisées dans les problèmes d'apprentissage supervisé où l'espace d'entrée est généralement un espace de vecteurs tandis que l'espace de sortie est un espace de scalaires. Plus récemment, ces méthodes ont été étendues à des problèmes qui traitent de sorties multiples comme dans l'apprentissage multi-tâches. Une équivalence mathématique entre la régularisation et le point de vue bayésien est facilement prouvée dans les cas où l'espace de reproduction du noyau de Hilbert est de dimension finie. Le cas de dimension infinie soulève des problèmes mathématiques subtils; nous considérerons ici le cas de dimension finie. Nous commençons par une brève revue des idées principales sous-jacentes aux méthodes du noyau pour l'apprentissage scalaire, et introduisons brièvement les concepts de régularisation et de processus gaussiens. Nous montrons ensuite comment les deux points de vue aboutissent à des estimateurs essentiellement équivalents, et montrons le lien qui les relie.
Mécanismes_d'apprentissage bayésiens/Mécanismes d'apprentissage bayésiens :
Les mécanismes d'apprentissage bayésiens sont des modèles causaux probabilistes utilisés en informatique pour rechercher les fondements fondamentaux de l'apprentissage automatique, et en neurosciences cognitives, pour modéliser le développement conceptuel. Les mécanismes d'apprentissage bayésiens ont également été utilisés en économie et en psychologie cognitive pour étudier l'apprentissage social dans des modèles théoriques de comportement de troupeau.
Régression_linéaire bayésienne/Régression linéaire bayésienne :
En statistique, la régression linéaire bayésienne est une approche de la régression linéaire dans laquelle l'analyse statistique est entreprise dans le contexte de l'inférence bayésienne. Lorsque le modèle de régression comporte des erreurs qui ont une distribution normale, et si une forme particulière de distribution a priori est supposée, des résultats explicites sont disponibles pour les distributions de probabilité a posteriori des paramètres du modèle.
Modèle bayésien_d'anatomie_computationnelle/Modèle bayésien d'anatomie computationnelle :
L'anatomie computationnelle (CA) est une discipline de l'imagerie médicale qui se concentre sur l'étude de la forme et de la forme anatomiques à l'échelle anatomique visible ou grossière de la morphologie. Le domaine est largement défini et comprend les bases de l'anatomie, des mathématiques appliquées et des mathématiques pures, y compris l'imagerie médicale, les neurosciences, la physique, les probabilités et les statistiques. Il se concentre sur les structures anatomiques en cours d'imagerie, plutôt que sur les dispositifs d'imagerie médicale. L'objectif central du sous-domaine de l'anatomie computationnelle dans l'imagerie médicale est la cartographie des informations à travers les systèmes de coordonnées anatomiques, le plus souvent des informations denses mesurées dans une image par résonance magnétique (IRM). L'introduction d'écoulements dans CA, qui s'apparentent aux équations de mouvement utilisées en dynamique des fluides, exploite la notion que les coordonnées denses dans l'analyse d'image suivent les équations lagrangiennes et eulériennes du mouvement. Dans les modèles basés sur les flux lagrangiens et eulériens de difféomorphismes, la contrainte est associée à des propriétés topologiques, telles que les ensembles ouverts étant préservés, les coordonnées non croisées impliquant l'unicité et l'existence de l'application inverse, et les ensembles connectés restant connectés. L'utilisation de méthodes difféomorphes s'est rapidement développée pour dominer le domaine des méthodes de cartographie après l'article original de Christensen, avec des méthodes rapides et symétriques devenant disponibles.
Modèle bayésien_réduction/Réduction du modèle bayésien :
La réduction du modèle bayésien est une méthode pour calculer la preuve et la postérieure sur les paramètres des modèles bayésiens qui diffèrent dans leurs a priori. Un modèle complet est ajusté aux données à l'aide d'approches standard. Les hypothèses sont ensuite testées en définissant un ou plusieurs modèles « réduits » avec des priors alternatifs (et généralement plus restrictifs), qui généralement – ​​à la limite – désactivent certains paramètres. Les preuves et les paramètres des modèles réduits peuvent ensuite être calculés à partir des preuves et des paramètres estimés (postérieurs) du modèle complet en utilisant la réduction du modèle bayésien. Si les a priori et les a posteriori sont distribués normalement, alors il existe une solution analytique qui peut être calculée rapidement. Cela a de multiples applications scientifiques et techniques : celles-ci incluent la notation très rapide des preuves pour un grand nombre de modèles et la facilitation de l'estimation de modèles hiérarchiques (Parametric Empirical Bayes).
Régression_linéaire_multivariée bayésienne/Régression linéaire multivariée bayésienne :
En statistique, la régression linéaire multivariée bayésienne est une approche bayésienne de la régression linéaire multivariée, c'est-à-dire une régression linéaire où le résultat prédit est un vecteur de variables aléatoires corrélées plutôt qu'une seule variable aléatoire scalaire. Un traitement plus général de cette approche peut être trouvé dans l'article estimateur MMSE.
Réseau bayésien/réseau bayésien :
Un réseau bayésien (également appelé réseau de Bayes, réseau de Bayes, réseau de croyance ou réseau de décision) est un modèle graphique probabiliste qui représente un ensemble de variables et leurs dépendances conditionnelles via un graphe acyclique dirigé (DAG). Les réseaux bayésiens sont idéaux pour prendre un événement qui s'est produit et prédire la probabilité que l'une des nombreuses causes connues possibles soit le facteur contributif. Par exemple, un réseau bayésien pourrait représenter les relations probabilistes entre les maladies et les symptômes. Compte tenu des symptômes, le réseau peut être utilisé pour calculer les probabilités de présence de diverses maladies. Des algorithmes efficaces peuvent effectuer l'inférence et l'apprentissage dans les réseaux bayésiens. Les réseaux bayésiens qui modélisent des séquences de variables (par exemple des signaux vocaux ou des séquences de protéines) sont appelés réseaux bayésiens dynamiques. Les généralisations des réseaux bayésiens qui peuvent représenter et résoudre des problèmes de décision sous incertitude sont appelées diagrammes d'influence.
Analyse_modale_opérationnelle_bayésienne/Analyse modale opérationnelle bayésienne :
L'analyse modale opérationnelle bayésienne (BAYOMA) adopte une approche d'identification de système bayésienne pour l'analyse modale opérationnelle (OMA). L'analyse modale opérationnelle vise à identifier les propriétés modales (fréquences naturelles, rapports d'amortissement, formes de mode, etc.) d'une structure construite en utilisant uniquement sa réponse vibratoire (de sortie) (par exemple, vitesse, accélération) mesurée dans des conditions de fonctionnement. Les excitations (d'entrée) de la structure ne sont pas mesurées mais sont supposées être « ambiantes » (« large bande aléatoire »). Dans un contexte bayésien, l'ensemble des paramètres modaux est considéré comme des paramètres incertains ou des variables aléatoires dont la distribution de probabilité est mise à jour de la distribution a priori (avant les données) à la distribution a posteriori (après les données). Le ou les pics de la distribution postérieure représentent la ou les valeurs les plus probables (MPV) suggérées par les données, tandis que l'étalement de la distribution autour de la MPV reflète l'incertitude restante des paramètres.
Optimisation bayésienne/Optimisation bayésienne :
L'optimisation bayésienne est une stratégie de conception séquentielle pour l'optimisation globale des fonctions de boîte noire qui n'assume aucune forme fonctionnelle. Il est généralement utilisé pour optimiser des fonctions coûteuses à évaluer.
Empoisonnement bayésien/Empoisonnement bayésien :
L'empoisonnement bayésien est une technique utilisée par les spammeurs de courrier électronique pour tenter de dégrader l'efficacité des filtres anti-spam qui s'appuient sur le filtrage bayésien des spams. Le filtrage bayésien s'appuie sur la probabilité bayésienne pour déterminer si un courrier entrant est un spam ou non. Le spammeur espère que l'ajout de mots aléatoires (ou même soigneusement sélectionnés) qui ont peu de chances d'apparaître dans un message de spam amènera le filtre anti-spam à croire que le message est légitime - une erreur statistique de type II. Les spammeurs espèrent également augmenter le taux de faux positifs du filtre anti-spam en transformant des mots auparavant innocents en mots spam dans la base de données bayésienne (erreurs statistiques de type I), car un utilisateur qui entraîne son filtre anti-spam sur un message empoisonné indiquera au filtrer que les mots ajoutés par le spammeur sont une bonne indication de spam.
Probabilité bayésienne/probabilité bayésienne :
La probabilité bayésienne est une interprétation du concept de probabilité, dans laquelle, au lieu de la fréquence ou de la propension d'un phénomène, la probabilité est interprétée comme une attente raisonnable représentant un état de connaissance ou comme la quantification d'une croyance personnelle. L'interprétation bayésienne de la probabilité peut être vue comme une extension de la logique propositionnelle qui permet de raisonner avec des hypothèses ; c'est-à-dire avec des propositions dont la vérité ou la fausseté est inconnue. Dans la vision bayésienne, une probabilité est attribuée à une hypothèse, alors que sous l'inférence fréquentiste, une hypothèse est généralement testée sans qu'une probabilité lui soit attribuée. La probabilité bayésienne appartient à la catégorie des probabilités probantes ; pour évaluer la probabilité d'une hypothèse, le probabiliste bayésien spécifie une probabilité a priori. Ceci, à son tour, est ensuite mis à jour avec une probabilité a posteriori à la lumière de nouvelles données pertinentes (preuves). L'interprétation bayésienne fournit un ensemble standard de procédures et de formules pour effectuer ce calcul. Le terme bayésien dérive du mathématicien et théologien du XVIIIe siècle Thomas Bayes, qui a fourni le premier traitement mathématique d'un problème non trivial d'analyse de données statistiques en utilisant ce qui est maintenant connu sous le nom d'inférence bayésienne. ce qu'on appelle maintenant la probabilité bayésienne. : 97–98
Synthèse_programme_bayésienne/Synthèse programme bayésienne :
Dans les langages de programmation et l'apprentissage automatique, la synthèse de programme bayésienne (BPS) est une technique de synthèse de programme dans laquelle les programmes probabilistes bayésiens construisent automatiquement de nouveaux programmes probabilistes bayésiens. Cette approche contraste avec la pratique courante de la programmation probabiliste où les développeurs humains écrivent manuellement de nouveaux programmes probabilistes.
Programmation bayésienne/Programmation bayésienne :
La programmation bayésienne est un formalisme et une méthodologie permettant de disposer d'une technique permettant de spécifier des modèles probabilistes et de résoudre des problèmes lorsque moins d'informations que nécessaire sont disponibles. Edwin T. Jaynes a proposé que la probabilité puisse être considérée comme une alternative et une extension de la logique pour un raisonnement rationnel avec des informations incomplètes et incertaines. Dans son livre fondateur Probability Theory: The Logic of Science, il a développé cette théorie et proposé ce qu'il a appelé "le robot", qui n'était pas un appareil physique, mais un moteur d'inférence pour automatiser le raisonnement probabiliste - une sorte de Prolog pour la probabilité au lieu de la logique. . La programmation bayésienne est une implémentation formelle et concrète de ce "robot". La programmation bayésienne peut également être vue comme un formalisme algébrique pour spécifier des modèles graphiques tels que, par exemple, des réseaux bayésiens, des réseaux bayésiens dynamiques, des filtres de Kalman ou des modèles de Markov cachés. En effet, la programmation bayésienne est plus générale que les réseaux bayésiens et possède un pouvoir d'expression équivalent aux graphes factoriels probabilistes.
Quadrature bayésienne/Quadrature bayésienne :
La quadrature bayésienne est une méthode numérique de résolution de problèmes d'intégration numérique qui appartient à la classe des méthodes numériques probabilistes. La quadrature bayésienne considère l'intégration numérique comme une tâche d'inférence bayésienne, où les évaluations de fonction sont utilisées pour estimer l'intégrale de cette fonction. Pour cette raison, elle est parfois aussi appelée « intégration numérique probabiliste bayésienne » ou « intégration numérique bayésienne ». Le nom « cubature bayésienne » est aussi parfois utilisé lorsque l'intégrande est multidimensionnelle. Un avantage potentiel de cette approche est qu'elle fournit une quantification probabiliste de l'incertitude pour la valeur de l'intégrale.
Regret bayésien/regret bayésien :
Dans la théorie des jeux stochastiques, le regret bayésien est la différence attendue ("regret") entre l'utilité d'une stratégie bayésienne et celle de la stratégie optimale (celle avec le gain attendu le plus élevé). Le terme bayésien fait référence à Thomas Bayes (1702-1761), qui a prouvé un cas particulier de ce qu'on appelle maintenant le théorème de Bayes, qui a fourni le premier traitement mathématique d'un problème non trivial d'analyse de données statistiques en utilisant ce qui est maintenant connu sous le nom de bayésien. inférence.
Théorie de la recherche bayésienne/Théorie de la recherche bayésienne :
La théorie de la recherche bayésienne est l'application des statistiques bayésiennes à la recherche d'objets perdus. Il a été utilisé à plusieurs reprises pour retrouver des navires de mer perdus, par exemple l'USS Scorpion, et a joué un rôle clé dans la récupération des enregistreurs de vol lors de la catastrophe du vol 447 d'Air France en 2009. Il a également été utilisé dans les tentatives de localiser les restes du vol 370 de Malaysia Airlines.
Statistiques bayésiennes/statistiques bayésiennes :
La statistique bayésienne est une théorie dans le domaine des statistiques basée sur l'interprétation bayésienne de la probabilité où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré de croyance peut être basé sur une connaissance préalable de l'événement, comme les résultats d'expériences précédentes, ou sur des croyances personnelles à propos de l'événement. Cela diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, telles que l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais. Les méthodes statistiques bayésiennes utilisent le théorème de Bayes pour calculer et mettre à jour les probabilités après l'obtention de nouvelles données. Le théorème de Bayes décrit la probabilité conditionnelle d'un événement sur la base de données ainsi que d'informations ou de croyances antérieures sur l'événement ou les conditions liées à l'événement. Par exemple, dans l'inférence bayésienne, le théorème de Bayes peut être utilisé pour estimer les paramètres d'une distribution de probabilité ou d'un modèle statistique. Étant donné que les statistiques bayésiennes traitent la probabilité comme un degré de croyance, le théorème de Bayes peut directement attribuer une distribution de probabilité qui quantifie la croyance au paramètre ou à l'ensemble de paramètres. Les statistiques bayésiennes portent le nom de Thomas Bayes, qui a formulé un cas spécifique du théorème de Bayes dans un article publié en 1763. Dans plusieurs articles allant de la fin du XVIIIe au début du XIXe siècle, Pierre-Simon Laplace a développé l'interprétation bayésienne de la probabilité. Laplace a utilisé des méthodes qui seraient maintenant considérées comme bayésiennes pour résoudre un certain nombre de problèmes statistiques. De nombreuses méthodes bayésiennes ont été développées par des auteurs ultérieurs, mais le terme n'a pas été couramment utilisé pour décrire ces méthodes avant les années 1950. Pendant une grande partie du 20e siècle, les méthodes bayésiennes ont été mal perçues par de nombreux statisticiens en raison de considérations philosophiques et pratiques. De nombreuses méthodes bayésiennes nécessitaient beaucoup de calculs, et la plupart des méthodes largement utilisées au cours du siècle étaient basées sur l'interprétation fréquentiste. Cependant, avec l'avènement d'ordinateurs puissants et de nouveaux algorithmes comme la chaîne de Markov Monte Carlo, les méthodes bayésiennes ont été de plus en plus utilisées dans les statistiques au 21e siècle.
Bayesian structural_time_series/Séries temporelles structurelles bayésiennes :
Le modèle bayésien de séries chronologiques structurelles (BSTS) est une technique statistique utilisée pour la sélection de caractéristiques, la prévision de séries chronologiques, la prévision immédiate, la déduction de l'impact causal et d'autres applications. Le modèle est conçu pour fonctionner avec des données de séries chronologiques. Le modèle a également des applications prometteuses dans le domaine du marketing analytique. En particulier, il peut être utilisé pour évaluer dans quelle mesure différentes campagnes marketing ont contribué à l'évolution des volumes de recherche sur le Web, des ventes de produits, de la popularité de la marque et d'autres indicateurs pertinents. Les modèles de différences dans les différences et les conceptions de séries chronologiques interrompues sont des alternatives à cette approche. "Contrairement aux schémas classiques de différences dans les différences, les modèles d'espace d'états permettent (i) d'inférer l'évolution temporelle de l'impact attribuable, (ii) d'incorporer des priors empiriques sur les paramètres dans un traitement entièrement bayésien, et (iii) s'adapter de manière flexible à de multiples sources de variation, y compris l'influence variable dans le temps de covariables contemporaines, c'est-à-dire des contrôles synthétiques."
Analyse de survie bayésienne/analyse de survie bayésienne :
L'analyse de survie est normalement effectuée à l'aide de modèles paramétriques, de modèles semi-paramétriques, de modèles non paramétriques pour estimer le taux de survie en recherche clinique. Cependant, récemment, des modèles bayésiens sont également utilisés pour estimer le taux de survie en raison de leur capacité à gérer les problèmes de conception et d'analyse dans la recherche clinique.
Bayesian tool_for_methylation_analysis/Outil bayésien pour l'analyse de la méthylation :
L'outil bayésien d'analyse de la méthylation, également connu sous le nom de BATMAN, est un outil statistique permettant d'analyser les profils d'immunoprécipitation de l'ADN méthylé (MeDIP). Il peut être appliqué à de grands ensembles de données générés à l'aide de réseaux d'oligonucléotides (MeDIP-chip) ou de séquençage de nouvelle génération (MeDIP-seq), fournissant une estimation quantitative de l'état de méthylation absolu dans une région d'intérêt.
Autorégression vectorielle bayésienne/autorégression vectorielle bayésienne :
En statistique et en économétrie, l'autorégression vectorielle bayésienne (BVAR) utilise des méthodes bayésiennes pour estimer un modèle d'autorégression vectorielle (VAR). Le BVAR diffère des modèles VAR standard en ce que les paramètres du modèle sont traités comme des variables aléatoires, avec des probabilités a priori, plutôt que comme des valeurs fixes. Les autorégressions vectorielles sont des modèles statistiques flexibles qui incluent généralement de nombreux paramètres libres. Compte tenu de la longueur limitée des ensembles de données macroéconomiques standard par rapport au grand nombre de paramètres disponibles, les méthodes bayésiennes sont devenues un moyen de plus en plus populaire de traiter le problème de surparamétrisation. À mesure que le rapport des variables aux observations augmente, le rôle des probabilités a priori devient de plus en plus important. L'idée générale est d'utiliser des a priori informatifs pour réduire le modèle sans restriction vers une référence naïve parcimonieuse, réduisant ainsi l'incertitude des paramètres et améliorant la précision des prévisions. Un exemple typique est l'a priori de retrait, proposé par Robert Litterman (1979) et développé par la suite par d'autres chercheurs de l'Université du Minnesota (c.-à-d. Sims C, 1989), qui est connu dans la littérature BVAR sous le nom de « a priori du Minnesota ». Le caractère informatif de l'a priori peut être défini en le traitant comme un paramètre supplémentaire basé sur une interprétation hiérarchique du modèle. En particulier, l'a priori du Minnesota suppose que chaque variable suit un processus de marche aléatoire, éventuellement avec dérive, et consiste donc en une normale a priori sur un ensemble de paramètres avec une matrice de covariance fixe et connue, qui sera estimée avec l'une des trois techniques : AR univariée, VAR diagonale ou VAR complète. Ce modèle de type peut être estimé avec Eviews, Stata, Python ou R Statistical Packages. Des recherches récentes ont montré que l'autorégression vectorielle bayésienne est un outil approprié pour modéliser de grands ensembles de données.
Bayet/Bayet :
Bayet peut faire référence à :
Bayet, Allier/Bayet, Allier :
Bayet (prononciation française : [bajɛ] ; occitan : Baiet) est une commune du département de l'Allier dans la région Auvergne-Rhône-Alpes du centre de la France. Les habitants de la commune sont connus sous le nom de Bayétois ou Bayétoises.
Pic Bayet / Pic Bayet :
Bayt Peak (65°2′S 63°1′W) est un pic remarquable de 1400 mètres (4600 pieds) de haut, surplombant la rive sud du fjord Briand dans la baie des Flandres, sur la côte ouest de la Terre de Graham. Le point d'entrée sud-est du fjord Briand a été cartographié par l'expédition antarctique française sous Jean-Baptiste Charcot, 1903-1905, et nommé "Pointe Bayet" pour Charles Bayet, directeur de l'instruction et membre de la commission des travaux scientifiques de l'expédition. Comme les photos aériennes ne montrent aucun promontoire bien défini dans cette position, le nom a été appliqué à ce pic remarquable.
Bayète/Bayète :
Bayete ou Bayeté peut faire référence à : Bayete, un groupe sud-africain dirigé par Jabu Khanyile Un pseudonyme de Todd Cochran Un hommage rendu à Cecil Rhodes par les dirigeants de Matabele lors de ses funérailles en 1902, "la première fois accordée à un homme blanc" Bayeté, un salut royal zoulou traditionnel
Bayete Smith/Bayete Smith :
Bayete Smith (née le 11 avril 1972) est une ancienne joueuse de soccer canadienne qui a joué dans la Ligue canadienne de soccer professionnel et dans la USL A-League.
Bayetmish/Bayetmish :
Bayetmish ( persan : بايطميش , également romanisé sous le nom de Bāyeţmīsh ) est un village du district rural de Baba Jik , dans le district central du comté de Chaldoran , province d' Azerbaïdjan occidental , Iran . Au recensement de 2006, sa population était de 96, dans 26 familles.
Bayet%C3%A9 Ross_Smith/Bayeté Ross Smith :
Bayeté Ross Smith (né en 1976) est un artiste multimédia afro-américain contemporain, cinéaste et éducateur, travaillant à l'intersection de la photographie, du film et de la vidéo, du journalisme visuel, des objets 3D et des nouveaux médias. Il vit et travaille actuellement à Harlem.
Bayeu/Bayeu :
Bayeu est un nom de famille. Les personnes notables portant le nom de famille incluent: Francisco Bayeu y Subias (1734–1795), peintre espagnol Josefa Bayeu (1747–1812), sœur de Francisco Bayeu et épouse de l'artiste Francisco Goya Ramón Bayeu (1746–1793), peintre néoclassique espagnol, frère de Francisco
Bayeux/Bayeux :
Bayeux (prononciation française : ​[bajø]) est une commune du département du Calvados en Normandie dans le nord-ouest de la France. Bayeux abrite la Tapisserie de Bayeux, qui représente les événements qui ont conduit à la conquête normande de l'Angleterre. Elle est également connue comme la première grande ville sécurisée par les Alliés lors de l'opération Overlord. Charles de Gaulle a prononcé deux discours célèbres dans cette ville.
Bayeux, Para%C3%ADba/Bayeux, Paraíba :
Bayeux est une municipalité de l'État de Paraíba dans la région nord-est du Brésil. L'aéroport international Presidente Castro Pinto, qui dessert la capitale de l'État (João Pessoa), est situé à Bayeux. La municipalité s'appelait Barreiros jusqu'en 1944, date à laquelle le nom a été changé pour célébrer la première ville de la bataille de Normandie à être libérée, Bayeux, France, pendant la Seconde Guerre mondiale.
Bayeux (homonymie)/Bayeux (homonymie) :
Bayeux peut faire référence à :
Bayeux (rivière)/Bayeux (rivière) :
Le Bayeux (Baion en occitan) est un petit cours d'eau du sud-est de la France. Dans les 2 kilomètres supérieurs (1,2 mi) de son parcours, il s'appelle Bayon. Il va de la Montagne Sainte-Victoire à l'Arc, près de Meyreuil. Il mesure 10 km (6,2 mi) de long.
Bayeux Calvados-Normandie_Prix_des_correspondants_de_guerre/Prix Bayeux Calvados-Normandie des correspondants de guerre :
Le Prix Bayeux Calvados-Normandie des correspondants de guerre ( français : Prix Bayeux Calvados-Normandie des correspondants de guerre ), anciennement le Prix Bayeux-Calvados des correspondants de guerre , est un prix annuel décerné depuis 1994, par la ville de Bayeux et le Conseil Départemental du Calvados et maintenant de la Région Normandie en France. Son objectif est de rendre hommage aux journalistes qui travaillent dans des conditions dangereuses pour permettre au public d'accéder à l'information sur la guerre.
Cathédrale de Bayeux/Cathédrale de Bayeux :
La cathédrale de Bayeux, également connue sous le nom de cathédrale Notre-Dame de Bayeux (en français : Cathédrale Notre-Dame de Bayeux), est une église catholique romaine située dans la ville de Bayeux en Normandie, en France. Monument national, il est le siège de l'évêché de Bayeux et de Lisieux et fut probablement le foyer d'origine de la Tapisserie de Bayeux, encore conservée à proximité. La cathédrale s'inscrit dans la tradition architecturale romane-normande. Le site est ancien et était autrefois occupé par des sanctuaires romains. La cathédrale actuelle est consacrée le 14 juillet 1077 en présence de Guillaume, duc de Normandie et roi d'Angleterre. C'est sur ce site que William a peut-être forcé Harold Godwinson à lui prêter serment de soutien, dont la rupture a conduit à la conquête normande de l'Angleterre - ce qui signifie que le serment doit avoir été fait avant 1066.
Manuscrit de Bayeux/Manuscrit de Bayeux :
Le Manuscrit de Bayeux est un manuscrit illustré de trois cents chants, recueilli par Charles III, duc de Bourbon au début du XVIe siècle et composé à la fin du XVe siècle, soit quelques décennies après la fin de la guerre de Cent Ans. Il est conservé à la Bibliothèque nationale de France sous la désignation Fr. 9346. Le Manuscrit de Bayeux est l'un des deux seuls manuscrits musicaux français monophoniques profanes des années 1500 environ. Les chants sont largement de nature populaire et pastorale, contrairement aux chants d'amour courtois du siècle précédent.
Tapisserie de Bayeux/Tapisserie de Bayeux :
La Tapisserie de Bayeux (Royaume-Uni : , États-Unis : ; Français : Tapisserie de Bayeux [tapisʁi də bajø] ou La telle du conquête ; Latin : Tapete Baiocense) est un tissu brodé de près de 70 mètres (230 pieds) de long et 50 centimètres (20 pouces) grand qui dépeint les événements qui ont conduit à la conquête normande de l'Angleterre en 1066, dirigée par Guillaume, duc de Normandie, défiant Harold II, roi d'Angleterre, et culminant avec la bataille de Hastings. On pense qu'il date du 11ème siècle, quelques années après la bataille. Il raconte l'histoire du point de vue des Normands conquérants, mais il est maintenant largement admis qu'il a été fabriqué en Angleterre. Selon Sylvette Lemagnen, conservatrice de la tapisserie, dans son ouvrage de 2005 La Tapisserie de Bayeux : La tapisserie de Bayeux est l'une des réalisations suprêmes de l'art roman normand.... Sa survie presque intacte sur neuf siècles relève presque du miracle.. Sa longueur exceptionnelle, l'harmonie et la fraîcheur de ses couleurs, son exécution exquise et le génie de son esprit directeur se conjuguent pour le rendre infiniment fascinant. Le tissu se compose d'environ soixante-dix scènes, dont beaucoup avec des tituli latins, brodées sur du lin avec des fils de laine colorés. Il est probable qu'il ait été commandé par l'évêque Odo, le demi-frère maternel de William, et fabriqué en Angleterre - et non à Bayeux - dans les années 1070. En 1729, la tenture est redécouverte par les érudits à l'époque où elle est exposée chaque année dans la cathédrale de Bayeux. La tapisserie est maintenant exposée au Musée de la Tapisserie de Bayeux à Bayeux, Normandie, France (49.2744°N 0.7003°W / 49.2744; -0.7003). Les motifs de la tapisserie de Bayeux sont brodés plutôt que dans un tissage de tapisserie, de sorte qu'il ne répond pas aux définitions plus étroites d'une tapisserie. Néanmoins, elle a toujours été qualifiée de tapisserie jusqu'à ces dernières années où le nom de "Broderie de Bayeux" a fait son chemin chez certains historiens de l'art. Elle peut être considérée comme un exemple rare d'art roman profane. Les tapisseries ornaient à la fois les églises et les maisons riches de l'Europe occidentale médiévale, bien qu'à 0,5 sur 68,38 mètres (1,6 sur 224,3 pieds et apparemment incomplète), la Tapisserie de Bayeux soit exceptionnellement grande. Seuls les personnages et le décor sont brodés, sur un fond laissé uni, ce qui montre très clairement le sujet et était nécessaire pour couvrir de grandes surfaces.
Tapisserie de Bayeux_tituli/Tapisserie de Bayeux tituli :
Les tituli de la Tapisserie de Bayeux sont des légendes latines médiévales qui sont brodées sur la Tapisserie de Bayeux et décrivent des scènes représentées sur la tapisserie. Celles-ci décrivent des événements menant à la conquête normande de l'Angleterre concernant Guillaume, duc de Normandie, et Harold, comte de Wessex, futur roi d'Angleterre, et culminant avec la bataille de Hastings.
Dentelle de Bayeux/Dentelle de Bayeux :
La dentelle de Bayeux était une dentelle aux fuseaux fabriquée à Bayeux en Normandie, en France. Caen était l'un des grands centres de la dentellerie de Bayeux. Trois types de dentelles y sont produites dès le début du XIXe siècle sous la direction d'Auguste Lefébure : la blonde de Caen originelle, avec son saupoudrage de point d'esprit dans le fond en toile d'araignée, et la suggestion de pétales recourbés de soie blanche brillante le long du bordure blonde mate (comme en mat, une texture lisse et proche) dans le style espagnol, fabriqué à partir de 1829 le grillé blanc (français signifiant une maille ou un grill, demi-point), une forme de dentelle de Chantilly blanche, à la mode 1800-1820, avec un Fond simple et tendre, avec des gerbes florales travaillées en demi-point, utilisant de la soie ou du lin. À partir des années 1850, on produisait principalement de la dentelle noire.
Gare de Bayeux/Gare de Bayeux :
Gare de Bayeux est la gare de la ville de Bayeux, Calvados, Normandie. Il est situé sur la voie ferrée Mantes-la-Jolie-Cherbourg. C'est une petite gare avec des trains régionaux (TER) vers Cherbourg, Caen, Paris et Granville.
Cimetière militaire de Bayeux / Cimetière militaire de Bayeux :
Le cimetière de guerre de Bayeux est le plus grand cimetière de soldats du Commonwealth de la Seconde Guerre mondiale en France, situé à Bayeux, en Normandie. Le cimetière contient 4 648 sépultures, principalement de l'invasion de la Normandie. En face de ce cimetière se dresse le Mémorial de Bayeux qui commémore plus de 1 800 victimes des forces du Commonwealth qui sont mortes en Normandie et n'ont pas de sépulture connue. Le terrain du cimetière a été attribué au Royaume-Uni à perpétuité par la France en reconnaissance des sacrifices consentis par l'Empire britannique dans la défense et la libération de la France pendant la guerre. En plus des sépultures du Commonwealth, il y a 466 tombes de soldats allemands. Le cimetière contient la croix du sacrifice ou croix de guerre, conçue par Sir Reginald Blomfield pour la Commonwealth War Graves Commission (CWGC). La reine Elizabeth II et le président français Jacques Chirac ont assisté à des cérémonies au cimetière le 6 juin 2004, marquant le 60e anniversaire de l'invasion du jour J. La reine Elizabeth II et le président français François Hollande ont assisté à des cérémonies au cimetière le 6 juin 2014, marquant le 70e anniversaire de l'invasion du jour J.
Bayev/Baev :
Bayev est un nom de famille. Les personnes notables portant le nom de famille incluent: Nikolai Bayev (1875–1952), l'architecte arménien Denis Bayev (né en 1983), le joueur de hockey ukrainien Khassan Baiev (né en 1963), le médecin et auteur tchétchène Pavel Baev (né en 1957), chercheur russo-norvégien
Bayev et_autres_c._Russie/Bayev et autres c. Russie :
Bayev et autres c. Russie (67667/09, 44092/12 et 56717/12) était une affaire portée devant la Cour européenne des droits de l'homme par trois militants russes—Nikolay Bayev, Aleksei Aleksandrovich Kiselev et Nikolay Alekseyev—alléguant que le la loi sur la propagande homosexuelle porte atteinte à leur liberté d'expression garantie par l'article 10 de la Convention européenne des droits de l'homme. Le 20 juin 2017, le tribunal a jugé que la liberté d'expression des requérants avait été compromise. La seule dissidence était celle de Dmitry Dedov, le juge élu au titre de la Russie.
Bayevo/Bayevo :
Bayevo (russe : Баево) est le nom de plusieurs localités rurales de Russie : Bayevo, kraï de l'Altaï, un selo à Bayevsky Selsoviet du district de Bayevsky dans le kraï de l'Altaï Bayevo, district d'Ardatovsky, République de Mordovie, un selo à Bayevsky Selsoviet du district d'Ardatovsky la République de Mordovie Bayevo, district d'Ichalkovsky, République de Mordovie, un selo de Rozhdestvenno-Bayevsky Selsoviet du district d'Ichalkovsky de la République de Mordovie Bayevo, district de Tengushevsky, République de Mordovie, un village de Narovatovsky Selsoviet du district de Tengushevsky de la République de Mordovie Bayevo, oblast de Nizhny Novgorod, un village de Volzhsky Selsoviet du district de Sokolsky de l'oblast de Nizhny Novgorod Bayevo, oblast de Pskov, un village du district de Pskovsky de l'oblast de Pskov District de Zapadnodvinsky de l'oblast de Tver Bayevo, établissement rural de Zapadnodvinskoye, district de Zapadnodvinsky, Tver Obla st, un village du village rural de Zapadnodvinskoye du district de Zapadnodvinsky de l'oblast de Tver
Bayevo, Altai_Krai/Bayevo, Altai Krai :
Bayevo (russe : Баево) est une localité rurale (un selo) et le centre administratif du district de Bayevsky dans le kraï de l'Altaï, en Russie. Population : 4 707 (recensement de 2010) ; 5 175 (recensement de 2002); 5 556 (recensement de 1989). L'estimation de la population en 2016 était de 4 188
Bayevsky/Baevsky :
Bayevsky (masculin), Bayevskaya (féminin) ou Bayevskoye (neutre) peut faire référence à : District de Bayevsky, un district du kraï de l'Altaï, en Russie Bayevsky (localité rurale), une localité rurale (une colonie) dans l'oblast d'Orel, en Russie
District de Bayevsky/District de Bayevsky :
Le district de Bayevsky (russe : Ба́евский райо́н) est un district administratif et municipal (raion), l'un des cinquante-neuf du kraï de l'Altaï, en Russie. Il est situé au nord-ouest du kraï. La superficie du district est de 2 740 kilomètres carrés (1 060 milles carrés). Son chef-lieu est la localité rurale (un selo) de Bayevo. Population : 10 979 (recensement de 2010) ; 13 601 (recensement de 2002); 14 963 (recensement de 1989). La population de Bayevo représente 42,9% de la population totale du district.