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En probabilité élémentaire, un arbre de probabilité est un schéma permettant de résumer une expérience aléatoire connaissant des probabilités conditionnelles. Ces arbres sont abondamment utilisés en théorie de la décision. Exemple de problème réel Exemple d'un forage pétrolier. Soit un endroit où l'on suppute la présence de pétrole avec une probabilité p connue. Si on effectue un test, cette probabilité pourra être rectifiée à une valeur q encore inconnue. Le test est coûteux mais peut éviter de forer un puits sec. En revanche, la réussite du test n'implique pas avec certitude que le puits ne sera pas sec. Doit-on effectuer le test? Doit-on forer sans effectuer le test? Voir plan d'expérience, Bandit manchot (mathématiques). Un autre exemple On cherche à résumer l'expérience aléatoire suivante: On lance un dé Si le numéro obtenu est un multiple de 3, on extrait au hasard une boule dans l'urne 1 qui contient 3 boules noires, 4 boules blanches et 3 boules rouges Si le numéro obtenu n'est pas un multiple de 3, on extrait une boule dans l'urne 2 qui contient 3 boules noires et 2 boules blanches.

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"S'il emprunte le chemin B, la probabilité qu'il soit en retard est de 0, 6. ": P B ( R) = 0, 6 De la même manière, P B ( R c) = 1 – P B ( R) = 0, 4. Définitions et propriétés On nomme arbre de probabilité un graphe orienté et pondéré obéissant aux règles suivantes La somme des pondérations (ou probabilités) des branches issues d'un même sommet donne 1. La probabilité d'un chemin est le produit des probabilités des branches qui le composent. La pondération de la branche allant du sommet A vers le sommet B est la probabilité conditionnelle de B sachant que A est déjà réalisé p A ( B). On retrouve alors la propriété de la probabilité conditionnelle: (produit des chemins). Ainsi que la formule des probabilités totales: si Ω 1, Ω 2,..., Ω n définit une partition de Ω (ensembles deux à deux disjoints dont l'union donne Ω), si les Ω i sont de probabilité non nulle, et si A est un événement de Ω, Que l'on a exploitée dans l'exemple pour calculer p ( N) L'arbre de probabilité facilite aussi l'inversion des probabilités conditionnelles ou théorème de Bayes: Dans l'illustration précédente, cela revient à poser la question: « Sachant que l'on a tiré une noire, quelle est la probabilité que l'on ait tiré dans l'urne 1?

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Ensuite, de chaque feuille "Lot A" et "Lot B", on fait partir deux branches, vers deux feuilles correspond aux événements V="être valide" et D="avoir un défaut". Sur chaque branche, on écrit la probabilité conditionnelle que l'événement terminal se réalise sachant que l'événement intermédiaire est réalisé. On trouve donc: Lot A Lot B V D 0, 7 0, 3 0, 9 0, 1 0, 94 0, 06 Les probabilités des événements intersection s'obtiennent en effectuant le produit des probabilités des différentes branches qui amènent à ces événements. Par exemple, si on cherche la probabilité d'être dans le lot A et d'être défaillant, on trouve $0, 7\times0, 1=0, 07$. De même, la probabilité d'être dans le lot B et d'être défaillant vaut $0, 3\times 0, 06=0, 018$. Et finalement, la probabilité d'être défaillent est $0, 07+0, 018=0, 088$. Plus généralement, un arbre de probabilité de profondeur deux est défini de la façon suivante. Soit $\Omega$ l'univers de l'expérience aléatoire. Soit $A_1, \dots, A_p$ et $B_1, \dots, B_q$ deux systèmes complets d'événements.

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