Leçon n° 7 Probabilité conditionnelle. TS février 2014
L'expérience aléatoire dans cette leçon comporte un nombre fini de résultats possibles.
Partie A. Quelques rappels.
1. Univers des possibles Ω : C'est l'ensemble des résultats possibles d'une expérience aléatoire.
2. Evénement: C'est toute partie de l'univers des possibles Ω.
L'ensemble des événements est noté:
Mais après le bac on parle de la notion de tribu d'événements.
La plus vaste étant justement:
3. Evénements élémentaires:
C'est { w } où w est dans Ω.
4. Evénement impossible: Ø
5. Evénement certain: Ω
6. Evénement contraire:
Si A est un événement
7. Evénements incompatibles.
Soient A et B deux événements .
Ils sont incompatibles quand :
8. Probabilité.
Ω = { w1 , ..... , wn } n entier naturel non nul.
Intuitivement la probabilité d'un événement est la fréquence sa réalisation.
On appelle probabilité P sur
une fonction définie sur l'ensemble des événements
à valeurs dans l'intervalle [ 0 , 1 ] qui possède les particularité suivantes:
• P( Ω ) = 1
• Pour les événements A , B incompatibles on a P(A U B ) = P( A ) + P( B )
Conséquence: • P( Ø ) =0 car P( Ω U Ø ) = P( Ω ) + P( Ø )
c-à-d P( Ω ) = P( Ω ) + P( Ø )
• Comme
1 = P( Ω ) = P( { w1 } U { w2 } U ... U { wn } ) = P( { w1 } ) + ..... + P( { wn } )
on peut dire que P est caractérisé par la donnée de n réels
P( { w1 } ) , ..... , P( { wn } ) de [ 0, 1 ]
tels que la probabilité d'un événement A non vide soit la somme des
probabilités des événement élémentaires inclus dans A.
9. Propriété. ( cours de 1S )
Soit A , B deux événements.
On a :
( 1 )
( 2 )
• Explication pour la première égalité:
•Explication pour la seconde égalité:
PARTIE B
1. Cas particulier de l'équiprobabilité.
Quand tous les événements élémentaires ont la même probabilité
on a pour tout événement A :
2 . Probabilité conditionnelle.
Soient A un événement tel que P( A ) ≠ 0
PA est une probabilité sur
qui à tout événement B attribue la probabilité PA ( B ) telle que :
pA possède tous les caractéristiques d'une probabilité.
3. Conséquence:
Dans les circonstances précédentes on a
Réciproquement:
Si on a P( A ) ≠ 0 et
alors
4. Evénements indépendants.
Soit A un événement avec P( A ) ≠ 0.
Soit B un événement.
A , B sont indépendants ssi
c-à-d PA( B ) = P( B )
Cela signifie que
la réalisation de B ne dépend pas de celle de A
5. Propriété:
Soit A , B deux événements avec P( A ) ≠ 0.
Si A , B sont indépendants alors
également.
Explication:
6. Formule des probabilités totales.
Soit Ω l'univers de possibles .
Soit P une probabilité sur
Soit A1 , A2 , ... , An une partition de Ω constituée de n d'événements
( n entier naturel non nul)
c-à-d
Soit B un événement :
alors :
c-à-d
si les événements A1 , A2 , ... , An sont de probabilités non nulles
Explication:
D'où
7. Recherche de la probabilité d'une cause.
Arbre pondéré pour trois causes possibles A1 , A2 , A3
de probabilités non nulles:
Quelle est la probabilité que la cause soit A1 sachant que B est réalisé?
On veut PB( A1 ).
On a :
Mais :
et
En reportant:
C'est la formule qui donne la probabilité que A1 soit la cause de la réalisation de B.
Par exemple trois fournisseurs A1 , A2 , A3 livrent un magasin en ampoules.
1% des ampoules qui proviennent de A1 sont défectueuses.
2% des ampoules qui proviennent de A2 sont défectueuses.
3% des ampoules qui proviennent de A3 sont défectueuses.
On tire au hasard une ampoule dans le stock d' ampoules.
Elle est défectueuse.
On note B l'événement " l'ampoule est défectueuse".
La formule précédente permet de savoir la probabilité que A1 soit la cause
du fait que l'ampoule est défectueuse.
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