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.
Il suffit ici d'utiliser la formule des probabilités totales ou de se rappeler que la probabilité d'un événement est égale à la somme des probabilités des chemins conduisant à cet événement. La probabilité de l'événement B est obtenue en utilisant : P(B)=P(A∩B)+P(A∩B)=P(A)×PA(B)+P(A)×PA(B)=0,6×0,7+0,4×0,2=0,5.
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.
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.
En mathématiques, les probabilités servent à prédire le hasard lors d'une épreuve. Mais on peut aussi utiliser les probabilités sur deux épreuves aléatoires.
Ils permettent de traduire de manière abstraite les comportements ou des quantités mesurées qui peuvent être supposés aléatoires. En fonction du nombre de valeurs possibles pour le phénomène aléatoire étudié, la théorie des probabilités est dite discrète ou continue.
La somme des probabilités de tous les événements élémentaires est égale à 1. Un événement impossible a pour probabilité 0. Un événement certain a pour probabilité 1 . Deux événements contraires sont des événements dont la réunion est l'événement certain et l'intersection vide.
Dans le langage courant, on dit que deux événements sont indépendants quand la réalisation de l'un ne dépend pas de celle de l'autre. On va donner une définition mathématique de cette notion. Deux évènements A et B sont dits indépendants si P(A B) = P(A) × P(B).
Deux évènements (A et B) sont compatibles s'ils ont un ou des éléments en commun. lorsqu'on tire un dé ils sont deux évènements compatibles puisqu'il est possible d'obtenir un 2 :P. Ce contenu est protégé par le droit d'auteur.
P(A ∨ B) = P(A) + P(B) – P(A – B) C'est-à-dire que la probabilité que l'un ou l'autre des deux événements se produise est égale à la probabilité que le premier événement se produise, plus la probabilité que le second se produise, moins la probabilité que les deux se produisent.
Plusieurs approches sont utilisées pour estimer ces mesures de risque. Elles peuvent être regroupées en trois principales catégories : les méthodes paramétriques, les méthodes non paramétriques et les méthodes semi-paramétriques (cf. Engle et Manganelli [1999]).
Dans une expérience aléatoire à plusieurs étapes, il faut multiplier les probabilités lorsqu'on s'intéresse à un choix suivi d'un autre. Dans un diagramme en arbre, cette situation est représentée par 2 branches bout à bout.
Soient A et B deux événements non impossibles d'un univers donné. La connaissance de la probabilité d'un événement B et de la probabilité condition- nelle d'un événements A sachant B permet de retrouver la probabilité P(A ∩ B) de l'intersection de A et B avec la formule P(A ∩ B) = PB(A)P(B).
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.
La probabilité d'obtenir au moins un six est donc 1−(56)n 1 − ( 5 6 ) n . Soit A A l'événement "obtenir au maximum une fois le chiffre 6". Alors A A est la somme des événements disjoints A0 A 0 ="ne jamais obtenir six" et A1 A 1 ="obtenir exactement 1 1 fois le chiffre 6".
La probabilité théorique d'obtenir un 6 en lançant un dé honnête à six faces numérotées de 1 à 6 est 16. Si on effectue 600 lancers de ce dé, il est presque assuré qu'on n'obtiendra pas 100 fois le numéro 6, car il s'agit d'une probabilité fréquentielle.
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 considère un événement comme étant impossible tout événement qui ne se réalisera jamais. De ce fait, sa probabilité est nulle. Toujours en prenant l'exemple du lancer d'un dé équilibré à 6 faces, l'événement A : "obtenir le nombre 8" est un événement impossible.
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.
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.
La loi normale (de Gauss) : c'est la loi de probabilité la plus célèbre. Elle peut être purement descriptive, résumant au mieux la distribution d'une population à l'aide de deux paramètres (moyenne et écart-type) ou être utilisée en statistiques inférentielles en se fondant sur le théorème central-limite.
Soit X une variable aléatoire à valeurs dans N . Alors on appelle loi de X la donnée de la suite (pn)n∈N ( p n ) n ∈ N définie par pn=P(X=n) p n = P ( X = n ) .