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Probabilités Conditionnelles

Probabilités, Conditionnement et Indépendance

Probabilités Conditionnelles

Définition

Soit $A$ un événement de probabilité non nulle. Pour tout événement $B$, la probabilité de $B$ sachant $A$, notée $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$0, est :

$$P_A(B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}$$

Le conditionnement par $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$1 correspond à une restriction de l'univers : $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$2 devient le nouvel univers de référence.

Formule des probabilités composées

$$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$

Absence de mémoire (loi exponentielle)

Soit $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$3 une variable aléatoire suivant une loi exponentielle de paramètre $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$4.

Théorème : pour tous réels $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$5 :

$$P_{X \geq t}(X \geq t+h) = P(X \geq h)$$

Démonstration :

$$P_{X \geq t}(X \geq t+h) = \frac{P(X \geq t+h)}{P(X \geq t)} = \frac{e^{-\lambda(t+h)}}{e^{-\lambda t}} = e^{-\lambda h} = P(X \geq h)$$

Exemple

La durée de vie $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$6 d'un composant suit une loi exponentielle de paramètre $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$7.

Calculons $$P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)$$8 :

$$P_{X \geq 200}(X \leq 300) = 1 - P_{X \geq 200}(X > 300) = 1 - P(X > 100) = P(X \leq 100)$$

$$= 1 - e^{-0{,}35} \approx 1 - 0{,}705 \approx 0{,}295$$

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