On commence par rappeler que, d'après la règle additive de probabilité, 𝑃 ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ) + 𝑃 ( 𝐵 ) − 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) . Donc, 𝑃 ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 0 , 6 + 0 , 5 − 0 , 4 𝑃 ( 𝐴 ∪ 𝐵 ) = 0 , 7 . En d'autres termes, la probabilité que 𝐴 ou 𝐵 ou les deux 𝐴 et 𝐵 se produisent est 0,7.
Lorsque 2 évènements sont compatibles, la probabilité que l'évènement A ou l'évènement B se produise est P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B). P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A ∩ B ) .
Or, C∪(A∩B)=A d'où P(A)=P(C)+P(A∩B) et P(C)=P(A)−P(A∩B). Ainsi, en combinant les deux résultats, on obtient P(A∪B)=P(A)−P(A∩B)+P(B), c'est-à-dire P(A∪B)+P(A∩B)=P(A)+P(B).
L'événement "A ou B", noté A ∪ B, est réalisé lorsqu'au moins l'un des deux événements est réalisé. Théorème : Si A et B sont deux événements d'une expérience aléatoire, alors : P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
A U B (l'union de A et B) est l'ensemble de nombres qui appartiennent soit à A soit à B (soit aux deux).
L'union est commutative, c'est-à-dire que, pour des ensembles A et B quelconques, on a : A ∪ B = B ∪ A. L'intersection est distributive sur l'union, c'est-à-dire que, pour des ensembles A, B et C quelconques, on a : A ∩ (B ∪ C) = (A ∩ B) ∪ (A ∩ C).
Applications. L'application la plus connue de la formule du crible est sans doute, en combinatoire (En mathématiques, la combinatoire, appelée aussi analyse combinatoire, étudie les...), la détermination du nombre de dérangements d'un ensemble. fini.
Pour un système complet d'événements, , la formule des probabilités totales s'écrit : P ( A ) = ∑ i ∈ I P ( A ∩ B i ) . Le théorème de Bayes, P ( A | B ) = P ( B | A ) P ( A ) P ( A ) , s'applique à de nombreuses situations de la vie réelle.
Pour calculer la probabilité d'un événement, vous pouvez simplement utiliser la formule générale de probabilité : P = n/N.
Pour calculer la probabilité qu'un événement se produise, on doit connaître le nombre d'issues où l'événement se produit et le nombre d'issues total. On calcule ensuite la probabilité en divisant le nombre d'issues où l'événement se produit par le nombre total d'issues.
Dans la théorie des ensembles, l'intersection est une opération ensembliste qui porte le même nom que son résultat, à savoir l'ensemble des éléments appartenant à la fois aux deux opérandes : l'intersection de deux ensembles A et B est l'ensemble, noté A ∩ B, dit « A inter B », qui contient tous les éléments ...
La méthode la plus courante est de diviser le nombre de résultats possibles par le nombre de résultats attendus. Par exemple, si un parieur pense qu'il y aura trois buts dans un match, il divisera le nombre total de buts possibles (six) par le nombre de buts attendus (trois).
Deux événements A et B sont dits indépendants (par rapport à P ) si P(A∩B)=P(A)P(B), P ( A ∩ B ) = P ( A ) P ( B ) , ce qui peut encore s'écrire, si P(A)≠0 P ( A ) ≠ 0 , P(B|A)=P(B) P ( B | A ) = P ( B ) .
Dans le langage courant, on dit que deux événements sont indépendants quand la réalisation de l'un ne dépend pas de celle de l'autre. On va donner une définition mathématique de cette notion. Deux évènements A et B sont dits indépendants si P(A B) = P(A) × P(B).
Nous rappelons que si 𝐴 et 𝐵 sont des évènements indépendants, alors 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ) × 𝑃 ( 𝐵 ) . Etant donné que 𝐴 ∩ 𝐵 = ∅ , ce qui signifie qu'ils sont incompatibles. En d'autres termes, les deux évènements ne peuvent pas se produire en même temps.
Les probabilités peuvent être exprimées en fractions, décimales et pourcentages. Par exemple, il peut être impossible qu'une chose se produise. On pourrait alors dire que la probabilité est de zéro. On peut aussi être absolument certain qu'une chose se produise.
Les probabilités conditionnelles peuvent être déterminées directement à partir de tableaux à double entrée. On peut également utiliser la formule de probabilité conditionnelle, 𝑃 ( 𝐵 ∣ 𝐴 ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) 𝑃 ( 𝐴 ) , où 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) est la probabilité que 𝐴 et 𝐵 se produisent simultanément.
On considère un événement comme étant impossible tout événement qui ne se réalisera jamais. De ce fait, sa probabilité est nulle. Toujours en prenant l'exemple du lancer d'un dé équilibré à 6 faces, l'événement A : "obtenir le nombre 8" est un événement impossible.
La probabilité d'un événement est la somme des probabilités des événements élémentaires qui le réalisent. La somme des probabilités de tous les événements élémentaires d'une expérience aléatoire est égale à 1.
Card(A ∪ B) = Card(A) + Card(B) − Card(A ∩ B). En particulier, si A et B sont disjoints, alors Card(A ∪ B) = Card(A) + Card(B). >
On peut le définir mathématiquement ainsi 𝑋 ∶ = { 𝑥 ∈ ℝ ∶ 𝑓 ( 𝑥 ) ∈ ℝ } . L'ensemble image 𝑓 ( 𝑋 ) est l'ensemble des valeurs que nous pouvons obtenir en appliquant 𝑓 aux éléments de 𝑋 . Mathématiquement, il est défini par 𝑓 ( 𝑋 ) ∶ = { 𝑓 ( 𝑥 ) ∶ 𝑥 ∈ 𝑋 } .
L'ensemble ayant pour éléments tous les sous-ensembles ou parties d'un ensemble E est noté de la façon suivante : P(E). Si Card(E) = n, alors : Card(P(E)) = 2n. Une partie d'un ensemble E différente de E et non vide est appelée une partie propre de l'ensemble E.
La probabilité que deux évènements indépendants se réalisent dans une même expérience aléatoire est égale au produit de leurs probabilités. Ainsi, si A et B sont des évènements d'un espace probabilisé U, on a l'égalité : P(A) × P(B) = P(A ∩ B)
On dit que 𝐴 et 𝐵 sont des évènements incompatibles si 𝐴 ∩ 𝐵 = ∅ . Cela revient à dire que les évènements ne peuvent pas se produire en même temps, car 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) = 𝑃 ( ∅ ) = 0 . On dit qu'un ensemble d'évènements est incompatible s'ils sont incompatibles deux à deux.
On dit que X et Y sont 'indépendantes' si tout événement lié à X est indépendant de tout événement lié à Y. C'est à dire, compte tenu de la définition de l'indépendance des évènements, si P((X∈I)∧(Y∈J))=P(X∈I)×P(Y∈J).