[PDF] PROBABILITÉS CONDITIONNELLES Règle 3 (Formule des





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1 Probabilité conditionnelle 2 Formule des probabilités totales 3

probabilité sur E appelée probabilité conditionnelle sachant A. Démonstration 1 PA associe à tout évènement un réel positif et PA(0)=0.



Séance de soutien PCSI2 numéro 11 : probabilités conditionnelles

13 mai 2015 Notons aussi Bi l'évè- nement : la boule du i-ème tirage est blanche de sorte que B3 = B. Par la formule des probabilités totales. P(B) = P(B



Chapitre 10 : Probabilités

15 déc. 2010 On peut écrire de façon similaire à la démonstration précédente



Cours de Probabilités

Démonstration : (Voir préalablement la définition d'une Combinaison sans répétition) Proposition 2.2.2 (Formule des probabilités totales) Soit {An; ...



PROBABILITÉS CONDITIONNELLES ET INDÉPENDANCE

Tout le cours en vidéo : https://youtu.be/5oBnmZVrOXE Règle 3 (Formule des probabilités totales) : La probabilité d'un événement associé à.



Ensemble fondamental et événements Probabilité Probabilités

Probabilités conditionnelles. Formules des probabilités totales. Loi de Bayes. Sources : Initiation aux probabilit´esSheldon Ross



PROBABILITÉS CONDITIONNELLES

Règle 3 (Formule des probabilités totales) : La probabilité d'un événement associé à plusieurs chemins est égale à la somme des probabilités de chacun de 





Probabilité conditionnelle indépendance de deux événements (on

démonstration : Puisque pour toute partie B de ? B ? ? = B



Probabilité conditionnelle ; indépendance de deux événements (on

13 mai 2009 4 Deux résultats de décomposition. 4.1 Probabilités conditionnelles composées. Proposition 4.1 Soient (? P(?)



[PDF] 1 Probabilité conditionnelle 2 Formule des probabilités totales 3

Démonstration 2 B est la réunion des évènements B ?A1B ?A2 B ?An qui sont deux à deux disjoints Ainsi : P(B) = P(B ? A1) + P(B ? A2) + ··· + P(B 



[PDF] Le théorème de Bayes démonstration et exemple

Le théorème de Bayes est une conséquence immédiate des probabilités conditionnelles et des probabilités totales Probabilités conditionnelles Exemple



[PDF] Théorie des probabilités

Formules des probabilités totales • Loi de Bayes Sources : • Initiation aux probabilitésSheldon Ross édité aux Presses Démonstration (suite)



[PDF] Chapitre 10 : Probabilités - Normale Sup

15 déc 2010 · Formule des probabilités totales Si les événements Ai forment un système complet d'événements et si ?i P(Ai) = 0 alors pour tout 



[PDF] Probabilités conditionnelles indépendance

En fait on obtient la formule générale suivant sur les fréquences conditionnelles : f(A/H) = N N N N = f(AH) f(H) Pour faire des probabilités 



[PDF] PROBABILITÉS CONDITIONNELLES - maths et tiques

On complète les probabilités manquantes : Au 2e niveau de l'arbre on note les probabilités conditionnelles On utilise la formule : ( ) = 1 ? ( )



[PDF] Formule des probabilités totales Événements indépendants

Formule des probabilités totales Événements indépendants : Exercices Corrigés en vidéo avec le cours sur jaicompris com Probabilités conditionnelles 



Cours 2 : Formule des probabilités totales - Lelivrescolairefr

La probabilité d'un événement est égale à la somme des probabilités des chemins conduisant à cet événement Exercice Formule des probabilités totales



[PDF] 06 - Espaces probabilisés Cours complet - cpgedupuydelomefr

Théorème 3 6 : formule des probabilités totales Définition 3 4 : événement presque sûr événement négligeable Théorème 3 7 : généralisation (système quasi 



[PDF] Probabilités

Proposition 2 3 2 (Formule des probabilités totales – version 1) ´Etant donné un Démonstration : Par définition des probabilités conditionnelles :

  • Comment calculer probabilité totale ?

    Etant donnés deux évènements A et B de probabilités non nulles alors la formule des probabilités totales permet d'affirmer que : P(B)=P(A?B)+P(?A?B).
  • Comment utiliser la formule des probabilités totales ?

    On utilise la formule des probabilités totales pour calculer une probabilité p\\left(F\\right) lorsque la réalisation de F dépend de la réalisation d'autres événements. Une usine fabrique 80% de composés A et 20% de composés B. Un centième des composés A et 5% des composés B sont défectueux.
  • Comment démontrer le théorème de Bayes ?

    La probabilité d'un chemin est égale au produit des probabilités portées par les branches. P(A2 B) = P(A2) · P(B A2) P(B) La démonstration a été faite au préalable sous “Probabilités totales” et “Préparation au théorème de Bayes”.
  • Le théorème de Bayes est utilisé dans l'inférence statistique pour mettre à jour ou actualiser les estimations d'une probabilité ou d'un paramètre quelconque, à partir des observations et des lois de probabilité de ces observations. Il y a une version discrète et une version continue du théorème.

YvanMonka-AcadémiedeStrasbourg-www.maths-et-tiques.fr1PROBABILITÉS CONDITIONNELLES I. Exemple d'introduction Un laboratoire pharmaceutique a réalisé des tests sur 800 patients atteints d'une maladie. Certains sont traités avec le médicament A, d'autres avec le médicament B. Le tableau présente les résultats de l'étude : Médicament A Médicament B Total Guéri 383 291 674 Non guéri 72 54 126 Total 455 345 800 1) On choisit au hasard un patient et on considère les évènements suivants : A : " Le patient a pris le médicament A. » G : " Le patient est guéri. » On a alors : La probabilité qu'un patient soit traité avec le médicament A est égale à PA

455
800
≈0,57=57% . La probabilité qu'un patient soit guéri est égale à PG 674
800
≈0,84=84%

. La probabilité qu'un patient soit guéri et qu'il soit traité par le médicament A est égale à PG∩A

383
800
≈0,48=48%

. La probabilité qu'un patient ne soit pas guéri et qu'il soit traité par le médicament A est égale à PG∩A

72
800
=0,09=9%

. 2) On choisit maintenant au hasard un patient guéri. Médicament A Médicament B Total Guéri 383 291 674 Non guéri 72 54 126 Total 455 345 800 La probabilité que le patient ait pris le médicament A sachant qu'il est guéri se note P

G A et est égale à P G A 383
674
≈0,57=57% . La probabilité que le patient soit guéri sachant qu'il a pris le médicament B se note P B G et est égale à P B G 291
345
≈0,84=84%

YvanMonka-AcadémiedeStrasbourg-www.maths-et-tiques.fr2Définition : On appelle probabilité conditionnelle de B sachant A, la probabilité que l'événement B se réalise sachant que l'événement A est réalisé. On la note :

P A (B)

II. Arbre pondéré Vidéo https://youtu.be/Pc5kJBkPDbo 1) Règles de calcul Un sac contient 50 boules, dont : - 20 boules rouges, - 30 boules noires, où il est marqué soit "Gagné" ou soit "Perdu". - Sur 15 boules rouges, il est marqué Gagné. - Sur 9 boules noires, il est marqué Gagné. On tire au hasard une boule dans le sac. Soit R l'événement "On tire une boule rouge". Soit G l'événement "On tire une boule marquée Gagné" Soit

R∩G

est l'événement "On tire une boule rouge marquée Gagné". L'expérience aléatoire peut être schématisée par un arbre pondéré (ou arbre de probabilité) :

P(R)= 20 50
2 5 =0,4

Règle 1 : À partir d'un même noeud, la somme des probabilités est égale à 1. À partir du noeud "On tire une boule", on a :

0,4+P(R)=1

Donc

P(R)=1-0,4=0,6

. b) La probabilité qu'on tire une boule marquée Gagné sachant qu'elle est rouge est : P R (G)= 15 20 =0,75

. Règle 2 : Pour calculer la probabilité d'un chemin, on multiplie les probabilités des branches de ce chemin. On considère le chemin menant à

R∩G

. On a :

P(R∩G)=0,4×0,75=0,3

c) La probabilité qu'on tire une boule marquée Gagné sachant qu'elle est noire est : P R (G)= 9 30
=0,3 . Et donc

P(R∩G)=0,6×0,3=0,18

d) L'événement "On tire une boule marquée Gagné" est associé aux chemins menant à

R∩G

et

R∩G

. Donc

. Règle 3 (Formule des probabilités totales) : La probabilité d'un événement associé à plusieurs chemins est égale à la somme des probabilités de chacun de ces chemins. 2) Utilisation d'un arbre pondéré Méthode : Calculer des probabilités conditionnelles à l'aide d'un arbre Vidéo https://youtu.be/qTpTBoZA7zY Lors d'une épidémie chez des bovins, on s'est aperçu que si la maladie est diagnostiquée suffisamment tôt chez un animal, on peut le guérir ; sinon la maladie est mortelle. Un test est mis au point et essayé sur un échantillon d'animaux dont 2 % est porteur de la maladie. On obtient les résultats suivants : - sachant qu'un animal est porteur de la maladie, le test est positif dans 85 % des cas ; - sachant qu'un animal est sain, le test est négatif dans 95 % des cas. On note les événements :

YvanMonka-AcadémiedeStrasbourg-www.maths-et-tiques.fr4M : " Être porteur de la maladie » T : " Avoir un test positif ». 1) Construire un arbre pondéré traduisant les données de l'énoncé. 2) Un animal est choisi au hasard. Quelle est la probabilité que son test soit positif ? 3) Si le test du bovin est positif, quelle est la probabilité qu'il soit malade ? D'après BAC S (et oui !), Antilles-Guyanne 2010 1) 2) La probabilité que le test soit positif est associée aux événements :

M∩T

et

M∩T

PM∩T

=0,02 x 0,85 = 0,017 (règle 2)

PM∩T

=0,98 x 0,05 = 0,049

P(T)=P(M∩T)+P(M∩T)

(règle 3) = 0,017 + 0,049 = 0,066. La probabilité que le test soit positif est égale à 6,6%. 3) Propriété :

P A (B)=

P(A∩B)

P(A) T M

PT∩M

PT

0,02×0,85

0,066 ≈0,26

. La probabilité que le bovin soit malade sachant que le test est positif est d'environ 26%. Le test n'est pas fiable ! Horsducadredelaclasse,aucunereproduction,mêmepartielle,autresquecellesprévuesàl'articleL122-5ducodedelapropriétéintellectuelle,nepeutêtrefaitedecesitesansl'autorisationexpressedel'auteur.www.maths-et-tiques.fr/index.php/mentions-legales

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