Principe d'entropie maximale
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Le principe d'entropie maximale consiste lorsqu'on veut représenter une connaissance imparfaite d'un phénomène par une loi de probabilité, à :
- identifier les contraintes auquelle cette distribution doit répondre (moyenne, etc;)
- choisir de toutes les distributions répondant à ces contraintes celle ayant la plus grande entropie au sens de Shannon.
Ce choix n'a rien d'arbitraire : de toutes ces distributions, c'est - par définition de l'entropie - celle d'entropie maximale qui contient le moins d'information, et elle est donc pour cette raison la moins arbitraire de toutes celles que l'on pourrait utiliser.
La distribution de probabilité obtenue sert ensuite de probabilité a priori dans un processus classique d'inférence bayésienne
