Pipeuse De Luxe / Probabilité Conditionnelle Et Indépendance
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Exemple: Dans un lancer de dé, les événements "Obtenir $1$ ou $2$" et "Obtenir $4$ ou $5$" sont incompatibles. Remarques: Lorsque deux événements $A$ et $B$ sont disjoints on note $A \cap B = \varnothing$ où $\varnothing$ signifie "ensemble vide". Pour tout événement $A$, $A$ et $\overline{A}$ sont disjoints. Propriété 1: Dans une situation d'équiprobabilité on a: $$p(A) = \dfrac{\text{nombre d'issues de}A}{\text{nombre total d'issues}}$$ Exemple: Dans un jeu de $32$ cartes, on considère l'événement $A$ "tirer un roi", on a $p(A) = \dfrac{4}{32} = \dfrac{1}{8}$. Propriété 2: Soit $A$ un événement d'une expérience aléatoire d'univers $\Omega$. Probabilité conditionnelle et independence -. $0 \le p(A) \le 1$ $p\left(\Omega\right) = 1$ $p\left(\varnothing\right) = 0$ $p\left(\overline{A}\right) = 1 – p(A)$ $\quad$ Propriété 3: On considère deux événements $A$ et $B$ d'un univers $\Omega$. $$p\left(A \cup B\right) = p(A)+p(B)-p\left(A \cap B\right)$$ II Probabilités conditionnelles Définition 5: On considère deux événements $A$, tel que $p(A)\neq 0$, et $B$.
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D'après la formule des probabilités totales on a: p(A)&= p(A\cap B)+p\left(A\cap \overline{B}\right) \\ &=p(A) \times p(B) + p\left(A\cap \overline{B}\right) Par conséquent: p\left(A\cap \overline{B}\right) &= p(A)-p(A)\times p(B) \\ &=\left(1-p(B)\right) \times p(A) \\ &=p\left(\overline{B}\right) \times p(A) $A$ et $\overline{B}$ sont donc indépendants. Propriété 10: On considère deux événements $A$ et $B$ de probabilités non nulles. Probabilités conditionnelles et indépendance - Fiche de Révision | Annabac. $$\begin{align*} A \text{ et} B \text{ sont indépendants} &\ssi p_A(B)=p(B) \\ & \ssi p_B(A)=p(A) Preuve Propriété 10 $$\begin{align*} A \text{ et} B \text{ sont indépendants} &\ssi p(A\cap B)=p(A) \times p(B) \\ &\ssi p_A(B) \times p(A)=p(A) \times p(B) \\ &\ssi p_A(B) = p(B) On procède de même pour montrer que $p_B(A)=p(A)$. Définition 8: On considère deux variables aléatoires $X$ et $Y$ définies sur un univers $\Omega$. On appelle $x_1, x_2, \ldots, x_n$ et $y_1, y_, \ldots, y_p$ les valeurs prises respectivement par $X$ et $Y$. Ces deux variables aléatoires sont dites indépendantes si, pour tout $i\in \left\{1, \ldots, n\right\}$ et $j\in\left\{1, \ldots, p\right\}$ les événements $\left(X=x_i\right)$ et $\left(Y=y_j\right)$ sont indépendants.
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$$p(A\cap B)=p_A(B)\times p(A)=p_B(A) \times p(B)$$ Preuve Propriété 5 Par définition $p_A(B)=\dfrac{p(A\cap B)}{p(A)}$ donc $p(A\cap B)=p_A(B) \times p(A)$. De même $p_B(A)=\dfrac{p(A\cap B)}{p(B)}$ donc $p(A\cap B)=p_B(A) \times p(B)$. III Du côté des arbres pondérés On a alors un arbre pondéré de ce type qui se généralise aux situations dans lesquelles il y a plus de deux événements: Propriété 6: Dans un arbre pondéré, la somme des probabilités des branches issues d'un même nœud vaut $1$. Remarque: On retrouve en effet la propriété $p_A(B)+p_A\left(\overline{B}\right)=1$ Propriété 7: Dans un arbre pondéré, la probabilité d'un chemin est égale au produit des probabilités des branches qui le composent. Remarque: On retrouve ainsi la propriété $p(A\cap B)=p_A(B) \times p(A)$ Exemple (D'après Liban 2015): En prévision d'une élection entre deux candidats A et B, un institut de sondage recueille les intention de vote de futurs électeurs. Probabilité conditionnelle indépendance. Parmi les $1~200$ personnes qui ont répondu au sondage, $47\%$ affirment vouloir voter pour le candidat A et les autres pour le candidat B. Compte-tenu du profil des candidats, l'institut de sondage estime que $10\%$ des personnes déclarant vouloir voter pour le candidat A ne disent pas la vérité et votent en réalité pour le candidat B, tandis que $20\%$ des personnes déclarant vouloir voter pour le candidat B ne disent pas la vérité et votent en réalité pour le candidat A.
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05, 0. 15 et 0. 30. Quelle est la probabilité qu'une personne choisie au hasard dans la population ait un accident dans l'année? et 1