Trouver les probabilités d'événements combinés, s'il y a de nombreux résultats possibles, peut devenir rapidement compliqué. Cet article va te donner un aperçu des façons d'aborder les problèmes de probabilité impliquant des combinaisons d'événements.
Supposonsquetuconnaisseslaprobabilitéquedeuxévénementsseproduisent. Commentferais-tupourtrouverlaprobabilitéqueles deux événements se produisent ? Comment ferais-tu pour trouver la probabilité que l'un ou l'autre des événements se produise ? Les questions de ce type dépendent de la relation probabiliste entre les deux événements. Il existe de nombreuses approches différentes qui dépendent du scénario qui t'est proposé. Cet article aborde quelques-uns des scénarios auxquels tu peux être confronté.
La relation entre les événements
Si nous voulons trouver la probabilité d'un événement combiné, nous devons comprendre la relation entre les événements. Il existe deux types d'événements auxquels tu dois faire attention : les événements indépendants et les événements mutuellement exclusifs.
Événements indépendants
Deux événements sont indépendants si le résultat de l'un n'affecte pas la probabilité de l'autre. Cela se définit mathématiquement comme suit :
.
En d'autres termes, si deux événements sont indépendants, l'intersection des événements (c'est-à-dire la probabilité que A et B se produisent) est égale au produit des événements. C'est ce qu'on appelle la règle du produit ou larègle du"et".
Diagramme de Venn d'événements indépendants
Un couple a deux enfants. Quelle est la probabilité que les deux soient des garçons ?
Solution
Étant donné qu'il y a une probabilité égale d'avoir un garçon ou une fille, la probabilité que l'un des enfants soit un garçon est la suivante .
Puisque le résultat du premier enfant (qu'il soit un garçon ou une fille) n'a pas d'effet sur le résultat du second, on peut dire que le sexe de chaque enfant est indépendant. Par conséquent :
Événements mutuellement exclusifs
Lesévénements qui s'excluent mutuellement ne peuvent pas se produire en même temps.
Si deux événements s'excluent mutuellement, la probabilité qu'un des événements se produise (mais pas les deux) est égale à la somme des probabilités des deux événements.
En d'autres termes, si deux événements s'excluent mutuellement et que nous voulons connaître la probabilité qu'un des deux événements se produise, nous devons additionner les probabilités des deux événements. C'est ce qu'on appelle parfois la règle de la somme ou la règle du "ou".
Diagramme de Venn des événements mutuellement exclusifs
Tu lances un dé standard à 6 faces. Quelle est la probabilité que tu obtiennes un 3 ou un 5 ?
Solution
Comme tu ne peux pas obtenir un 3 et un 5 en même temps, ces deux événements s'excluent mutuellement. Cela signifie que nous pouvons appliquer la règle de la "somme" :
Énumérer les résultats
L'énumération des résultats peut parfois être un moyen plus pratique de trouver la probabilité d'événements combinés. Cette méthode utilise la formule de base des probabilités :
En énumérant tous les résultats possibles, étant donné qu'ils ont tous la même probabilité de se produire, tu peux trouver la probabilité d'une combinaison particulière d'événements.
Tu dois veiller à énumérer systématiquement les résultats pour ne pas en oublier.
Il y a 4 pommes rouges identiques. Deux d'entre elles sont empoisonnées et les deux autres sont inoffensives. Le poison n'est cependant pas très fort. Tu ne mourras que si tu manges les deux pommes empoisonnées consécutivement.
Tu manges trois des pommes. Quelle est la probabilité que tu vives ?
Solution
Désignons les pommes empoisonnées par "P" et les pommes normales par "A". La combinaison de tous les résultats possibles est la suivante :
AAP, APA, PAA, PAP, PPA, APP.
Tu ne mourras que si tu consommes deux pommes empoisonnées consécutivement. Par conséquent, tu survivras si le résultat est AAP, APA, PAA ou PAP. En utilisant la formule de base des probabilités :
La probabilité de survie est donc de
Probabilité conditionnelle
Si tu vois un jour l'expression "étant donné que" dans une question, il s'agira certainement d'une question sur les probabilités conditionnelles. On pourrait te demander de trouver la probabilité de l'événement B étant donné que A s'est produit (en utilisant la notation mathématique : , où "|" signifie "étant donné que").
Il existe une règle qui peut être appliquée à ce genre de questions :
ou
45 % des propriétaires d'animaux de compagnie possèdent des chiens, et 4 % possèdent à la fois des chats et des chiens. Si une personne possède un chien, quelle est la probabilité qu'elle possède également un chat ?
Ensuite, saisis les chiffres de la question et calcule la réponse :
à 3 s.f.
Arbres de probabilité
Il peut également être bénéfique d'utiliser un arbre de probabilité pour trouver les probabilités conditionnelles. Cette méthode aide les élèves à analyser et à visualiser une question qui n'est peut-être pas immédiatement évidente.
Le taux d'infection d'une maladie particulière dans une population est de 1 %. Le test de dépistage de cette maladie est précis dans 99 % des cas. Démontre ces informations à l'aide d'un arbre de probabilité.
Solution
Si le test est précis à 99 %, cela signifie que :
si le test est positif, il y a 99 % de chances que tu sois atteint de la maladie
si le test est négatif, il y a 99 % de chances que tu n'aies pas la maladie.
Nous pouvons illustrer ceci comme suit :
Diagramme 1
La deuxième colonne de branches, intitulée "infecté" et "sain", indique les probabilités conditionnelles.
Par exemple, les branches extérieures indiquent la probabilité qu'une personne soit infectée si son test est positif:
Diagramme 2
Nous pouvons utiliser ce diagramme pour, par exemple, trouver la probabilité qu'une personne soit infectée si son test est négatif. Lis le diagramme comme suit :
Diagramme 3
Nous constatons que .
Une autre interprétation est que les informations à gauche du symbole "étant donné que" indiquent le résultat de la première branche. Les informations situées à droite du symbole "étant donné que" indiquent le résultat de la deuxième série de branches.
Prends le scénario de l'exemple ci-dessus. Quelle est la probabilité qu'une personne soit à la fois infectée et que son test soit négatif ?
D'après notre diagramme en arbre ci-dessus, nous savons que la probabilité qu'une personne soit infectée étant donné que son test est négatif est de 0,01. Nous savons également que la probabilité globale d'un test négatif est de 0,99.
Introduis ces probabilités et réarrange-les :
Par conséquent, la probabilité d'avoir un test négatif et d' être infecté par la maladie est de 0,0099.
Probabilités d'événements combinés - Points clés à retenir
Deux événements sont indépendants si le résultat de l'un n'affecte pas la probabilité de l'autre.
La définition mathématique de l'indépendance est la suivante
Les événements quis'excluent mutuellement ne peuvent pas se produire en même temps.
Si deux événements s'excluent mutuellement, la probabilité que l'un des événements se produise (mais pas les deux) est égale à la somme des probabilités des deux événements :
En dressant la liste de tous les résultats possibles, étant donné qu'ils ont tous la même probabilité de se produire, tu peux trouver la probabilité d'une combinaison particulière d'événements
La notation mathématique pour la probabilité de "A étant B" est la suivante
La formule de la probabilité conditionnelle est la suivante
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Questions fréquemment posées en Probabilités des événements combinés
Qu'est-ce que les probabilités des événements combinés?
Les probabilités des événements combinés concernent la probabilité que plusieurs événements se produisent simultanément ou successivement.
Comment calculer la probabilité d'événements indépendants?
Pour des événements indépendants, multipliez les probabilités individuelles: P(A et B) = P(A) * P(B).
Quels sont des exemples d'événements mutuellement exclusifs?
Des événements mutuellement exclusifs ne peuvent pas se produire en même temps, par exemple, tirer une carte rouge et une carte noire simultanément d'un jeu de cartes.
Quelle est la formule pour la probabilité conditionnelle?
La probabilité conditionnelle est donnée par P(A|B) = P(A et B) / P(B) si P(B) > 0.
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Lily Hulatt
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Lily Hulatt is a Digital Content Specialist with over three years of experience in content strategy and curriculum design. She gained her PhD in English Literature from Durham University in 2022, taught in Durham University’s English Studies Department, and has contributed to a number of publications. Lily specialises in English Literature, English Language, History, and Philosophy.
Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models’ (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.