Soit B un événement de probabilité non nulle et A un événement quelconque. On appelle probabilité de "A sachant B" le nombre, noté pB(A) ou p(A/B) définie par : On en déduit que : p(A∩B) = p(B) × p(A/B) ; c'est la formule qui permet de calculer p(A?B)
On utilise la formule P(B|A)=P(B∩A)P(A). P ( B | A ) = P ( B ∩ A ) P ( A ) .
Rappelons que 𝑃 ( 𝐴 ∣ 𝐵 ) est la probabilité conditionnelle de 𝐴 sachant 𝐵 , qui peut être calculée à l'aide de la formule 𝑃 ( 𝐴 ∣ 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) 𝑃 ( 𝐵 ) .
Etant donnés deux évènements A et B de probabilités non nulles alors PA(B)=P(A∩B)P(A). Personnellement, je retiens cette formule en remarquant que les A sont "en bas" des deux côtés de l'égalité. Cette formule s'écrit aussi : P(A∩B)=P(A)×PA(B).
Pour calculer la probabilité d'un événement, vous pouvez simplement utiliser la formule générale de probabilité : P = n/N. Vous devez donc connaître le nombre d'issues favorables et le nombre total d'issues possibles.
En pratique, pour calculer une probabilité avec une loi binomiale, On repère bien les valeurs de n, p et k. On écrit la formule P(X=k)=(nk)×pk×(1−p)n−k avec les valeurs précédentes.
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.
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)
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 ) .
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.
Formule de probabilité avec la règle du complément
Chaque fois qu'un événement est le complément d'un autre événement, plus précisément, si A est un événement, alors P (pas A) = 1 — P (A) ou P (A ») = 1 – P (A).
Pour le construire, on part d'une origine que l'on nomme racine de l'arbre, puis on construit les branches qui mènent aux feuilles appelées nœuds, c'est-à-dire à tous les événements possibles. Sur chacune des branches on indique la probabilité de l'événement correspondant, on appelle cela le poids de la branche.
Définition : Probabilité conditionnelle
Sur un arbre de probabilité, elle peut être calculée en multipliant les probabilités le long des branches, la première représentant la probabilité de 𝐴 et la seconde branche représentant la probabilité de 𝐵 sachant que 𝐴 s'est réalisé, comme illustré ci-dessous.
P[A ∩ B] = P[A] × P[B].
La probabilité de la réalisation consécutive des évènements indépendants A et B est donnée par P(A∩B)=P(A)×P(B). P ( A ∩ B ) = P ( A ) × P ( 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.
Évènements qui comportent des résultats en commun et qui peuvent ainsi se réaliser en même temps. On dit aussi que des évènements compatibles sont joints ou inclusifs. Si deux évènements A et B sont compatibles, alors A ∩ B ≠ ∅.
On appelle probabilité conditionnelle la probabilité qu'un événement soit réalisé sachant qu'un autre a déjà ou non été réalisé. Les événements situés au moins en deuxième rang dans un arbre probabiliste dépendent de la réalisation, ou non, des événements du rang précédent.
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.
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 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.
On calcule la probabilité d'une issue en multipliant les probabilités inscrites sur les branches qui mènent à elle. Par exemple, la probabilité d'obtenir 3 fois pile est 0,43=0,064. La probabilité d'obtenir pile puis face puis pile est 0,4×0,6×0,4=0,096. La probabilité d'obtenir 3 fois face est 0,6×0,6×0,6=0,216.
La somme de la probabilité d'un évènement A et de la probabilité de son contraire est égale à 1. On a donc P(A) + p( ) = 1. D'où p( )= 1- p(A) = 1 - = .
La probabilité d'un évènement est une valeur qui quantifie la possibilité que cet évènement se produise. La valeur d'une probabilité est toujours comprise entre 0 et 1 inclusivement. Cette valeur peut s'exprimer en pourcentage, en fraction ou en nombre décimal.
Remarque : on dit que cette loi de probabilité est la loi du nombre de succès. On nomme coefficient binomial, noté qui se lit k parmi n, le nombre de chemins ayant k succès de l'arbre d'un schéma de Bernoulli d'ordre n. Pour le schéma de Bernoulli précédent : Pour 0 succès on a car un seul chemin n'a aucun succès.