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Leçon 1

Rappels sur les probabilités conditionnelles

Vidéo 1 : Rappels sur les probabilités conditionnelles · 3 min 49 s · sous-titres en français

Le cours écrit

1.1 Probabilité de B sachant A

Définition. Soit AA un événement tel que P(A)≠0P(A) \neq 0. La probabilité de BB sachant AA est le nombre PA(B)=P(A∩B)P(A).P_A(B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}. C'est la probabilité que BB soit réalisé quand on sait que AA l'est.

Règle du produit. Si P(A)≠0P(A) \neq 0, alors P(A∩B)=P(A)×PA(B)P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B).

Exemple 1 (tableau croisé). Un soir, un cinéma de quartier accueille 400400 spectateurs. Certains paient le tarif réduit (RR), d'autres le plein tarif ; certains voient un film en version originale (OO), les autres en version française.

OO O‾\overline{O} Total
RR 6060 140140 200200
R‾\overline{R} 9090 110110 200200
Total 150150 250250 400400

On choisit un spectateur au hasard. Alors P(R∩O)=60400=0,15P(R \cap O) = \dfrac{60}{400} = 0{,}15, PR(O)=60200=0,3P_R(O) = \dfrac{60}{200} = 0{,}3 et PO(R)=60150=0,4P_O(R) = \dfrac{60}{150} = 0{,}4. Les deux probabilités conditionnelles sont différentes : PR(O)P_R(O) se lit dans la ligne RR, PO(R)P_O(R) dans la colonne OO.

1.2 L'arbre pondéré

Un arbre pondéré représente une expérience en plusieurs étapes.

  1. Les branches du premier niveau portent les probabilités des événements de départ ; celles du second niveau portent des probabilités conditionnelles.
  2. Sur chaque nœud, la somme des probabilités des branches qui en partent vaut 11.
  3. La probabilité d'un chemin est le produit des probabilités de ses branches (règle du produit).

Exemple 2 (un filtre de messagerie). Dans une messagerie, 10 %10\,\% des courriels reçus sont indésirables. Le filtre classe en indésirables 90 %90\,\% de ces courriels, mais aussi 5 %5\,\% des courriels normaux. On choisit un courriel au hasard ; SS : « le courriel est indésirable », FF : « le filtre le classe en indésirables ». Ainsi P(S)=0,1P(S) = 0{,}1, PS(F)=0,9P_S(F) = 0{,}9 et PS‾(F)=0,05P_{\overline{S}}(F) = 0{,}05.

L'arbre a quatre chemins : P(S∩F)=0,1×0,9=0,09P(S \cap F) = 0{,}1 \times 0{,}9 = 0{,}09 ; P(S∩F‾)=0,1×0,1=0,01P(S \cap \overline{F}) = 0{,}1 \times 0{,}1 = 0{,}01 ; P(S‾∩F)=0,9×0,05=0,045P(\overline{S} \cap F) = 0{,}9 \times 0{,}05 = 0{,}045 ; P(S‾∩F‾)=0,9×0,95=0,855P(\overline{S} \cap \overline{F}) = 0{,}9 \times 0{,}95 = 0{,}855. La somme vaut bien 11.

1.3 Partition de l'univers et probabilités totales

Définition. Des événements A1,A2,…,AmA_1, A_2, \ldots, A_m forment une partition de l'univers Ω\Omega s'ils sont deux à deux incompatibles, de probabilités non nulles, et si leur réunion est Ω\Omega. Par exemple, AA et A‾\overline{A} forment une partition, si 0<P(A)<10 < P(A) < 1.

Formule des probabilités totales. Si A1,…,AmA_1, \ldots, A_m forment une partition de Ω\Omega, alors pour tout événement BB : P(B)=P(A1∩B)+P(A2∩B)+⋯+P(Am∩B).P(B) = P(A_1 \cap B) + P(A_2 \cap B) + \cdots + P(A_m \cap B). Sur l'arbre, on additionne les probabilités des chemins qui mènent à BB.

Exemple 2 (suite). SS et S‾\overline{S} forment une partition, donc P(F)=P(S∩F)+P(S‾∩F)=0,09+0,045=0,135P(F) = P(S \cap F) + P(\overline{S} \cap F) = 0{,}09 + 0{,}045 = 0{,}135.

1.4 Inverser le conditionnement

Exemple 2 (suite). Un courriel est classé en indésirables. La probabilité qu'il le soit vraiment est PF(S)=P(S∩F)P(F)=0,090,135=23≈0,67.P_F(S) = \frac{P(S \cap F)}{P(F)} = \frac{0{,}09}{0{,}135} = \frac23 \approx 0{,}67. Environ un courriel classé sur trois est en fait normal : ce sont des faux positifs. Il ne faut pas confondre PF(S)≈0,67P_F(S) \approx 0{,}67 avec PS(F)=0,9P_S(F) = 0{,}9.

1.5 Événements indépendants

Définition. Deux événements AA et BB sont indépendants lorsque P(A∩B)=P(A)×P(B)P(A \cap B) = P(A) \times P(B).

Propriété. Si P(A)≠0P(A) \neq 0, AA et BB sont indépendants si et seulement si PA(B)=P(B)P_A(B) = P(B) : savoir que AA est réalisé ne change pas la probabilité de BB.

Remarque. Si AA et BB sont indépendants, AA et B‾\overline{B} le sont aussi : P(A∩B‾)=P(A)−P(A∩B)=P(A)−P(A)P(B)=P(A)(1−P(B))=P(A) P(B‾)P(A \cap \overline{B}) = P(A) - P(A \cap B) = P(A) - P(A)P(B) = P(A)\big(1 - P(B)\big) = P(A)\,P(\overline{B}).

Exemple 2 (suite). PS(F)=0,9P_S(F) = 0{,}9 alors que P(F)=0,135P(F) = 0{,}135 : les événements SS et FF ne sont pas indépendants, et c'est heureux pour le filtre. Dans l'exemple 1, P(R)×P(O)=0,5×0,375=0,1875≠0,15=P(R∩O)P(R) \times P(O) = 0{,}5 \times 0{,}375 = 0{,}1875 \neq 0{,}15 = P(R \cap O) : RR et OO ne sont pas indépendants non plus.

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Exercices 1 et 2

  • Exercice 1 : visiteurs d'un musée
  • Exercice 2 : un test et des faux positifs

Exercices du chapitre (PDF, 149 Ko)

Corrigés

Cherche d'abord les exercices sur ta feuille, puis compare avec le corrigé détaillé.

Corrigés du chapitre (PDF, 140 Ko)

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