Que signifie "Modèle Précédent"?

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Un modèle a priori, c'est une façon de représenter ce qu'on sait déjà sur un sujet avant de rassembler de nouvelles infos. Pense à ça comme un point de départ ou une supposition éclairée sur une situation.

Dans pas mal de problèmes, surtout en science et en ingénierie, on se heurte à des facteurs inconnus qu'on veut mieux comprendre. Un modèle a priori nous aide à décrire ces inconnues en se basant sur nos connaissances ou expériences passées.

Quand on collecte des données, comme des mesures ou des observations, ce modèle a priori peut être mis à jour avec les nouvelles infos. Ce processus de mise à jour permet d'affiner notre compréhension et d'améliorer nos prédictions.

Les modèles a priori sont souvent construits avec des méthodes statistiques et peuvent être ajustés au fur et à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Ils jouent un rôle important pour donner du sens à des problèmes complexes et aident à réduire l'incertitude dans nos conclusions.