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Monday, 12 August 2024

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Théorème: Soit $(A_n)$ un système complet d'événements, tous de probabilité non nulle. Alors, pour tout événement $B$, on a: $$P(B)=\sum_{n\geq 1}P_{A_n}(B)P(A_n). $$ Si de plus $P(B)>0$, on a pour tout entier $k$ l'égalité: $$P_B(A_k)=\frac{P_{A_k}(B)P(A_k)}{P(B)}=\frac{P_{A_k}(B)P(A_k)}{\sum_{n\geq 1}P_{A_n}(B)P(A_n)}. $$ Cette formule est souvent utilisée lorsque le système complet est constitué de $A$ et $\bar A$, un événement et son contraire. E3C2 - Spécialité maths - Probabilité - 2020 - correction. Dans ce cas, la formule se simplifie en: $$P_B(A)=\frac{P_A(B)P(A)}{P(B)}=\frac{P_A(B)P(A)}{P_A(B)P(A)+P_{\bar A}(B)P(\bar A)}. $$ Application aux tests de dépistage Vous êtes directeur de cabinet du ministre de la santé. Une maladie est présente dans la population, dans la proportion d'une personne malade sur 10000. Un responsable d'un grand laboratoire pharmaceutique vient vous vanter son nouveau test de dépistage: si une personne est malade, le test est positif à 99%. Si une personne n'est pas malade, le test est positif à 0, 1%. Ces chiffres ont l'air excellent, vous ne pouvez qu'en convenir.

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Propriétés associées à une variable aléatoire suivant une loi normale E40 a • E40 c • E40 e → Partie B, 1. a) et 1. b) Expression de l'intervalle de fluctuation asymptotique E43 → Partie B, 2. Exercice probabilité test de dépistage organisé du cancer. Calculatrice Calcul d'une probabilité associée à une loi normale C3 → Partie B, 1. b) Partie A > 2. Raisonnez de manière analogue à la question 1. en remplaçant 0, 1%, pourcentage de personnes malades parmi la population d'une métropole, par. Exprimez ainsi en fonction de et concluez en prenant en compte la condition imposée dans l'énoncé pour cette probabilité.

Faux positifs Difficulté: ☆☆ Lors du dépistage d'une maladie rare, touchant près d'une personne sur mille, les tests ne sont pas fiables à 100%. Après une campagne de dépistage, il y a alors des faux positifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme malades alors qu'elles sont saines. À l'inverse, il y a aussi des faux négatifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme saines mais en réalité malades. Le problème est alors de savoir quelle est la proportion de faux positifs parmi les détections. On suppose qu'un patient malade est détecté par le dépistage avec une probabilité de 99%. Étude d'un test de dépistage - Annales Corrigées | Annabac. À l'inverse, un patient sain est détecté comme tel avec une probabilité de 95%. Question 1) Quel est la malchance d'être diagnostiqué faux-positif, c'est à dire, quelle est la probabilité qu'une personne positive soit en fait non malade? Solution Question 2) Qu'en déduire sur le résultat d'un test positif? Comment expliquer cela? Solution