% !TeX root = prof_-_probabilites_conditonnelles_-_2021_1.tex \partie{Probabilités totales} \begin{definition}[partition de l'univers] \begin{tabular}{l r} % \rule[-1ex]{0pt}{2.5ex} \begin{minipage}{.7\textwidth} \noindent On considère un événement $A$ et $n$ événements non vides $A_1, A_2, \dots, A_n$ tels que:\\ \begin{itemize} \item pour tout $i$ et $j$ entiers compris entre $1$ et $n$, avec $i \neq j$, $A_i \cap A_j = \emptyset$; \item $A_1 \cup A_2 \cup \dots \cup A_{n-1} \cup A_n = A$. \end{itemize} \noindent On dit alors que les événements $\left( A_k \right)_{1 \le k \le n}$ forment une partition de $A$. \end{minipage} & \begin{minipage}{.3\textwidth} \begin{tikzpicture}[xscale=.75,yscale=.75] \newcommand{\cercleA}{(0,0) circle (2cm)} \newcommand{\carreO}{(-2.5,2.5) rectangle (2.5,-2.5)} \draw[color=black,fill=white,thick] \carreO; \draw[color=black,fill=white,thick] \cercleA; \draw[color=black] (-1.74,1) -- (1.74,1); \draw[color=black] (-2,0) -- (2,0); \draw[color=black] (-1.74,-1) -- (1.74,-1); % \draw[pattern=north west lines] (.75,0) ellipse (.5cm and 1.5cm); \node[circle] at (0,1.5) {\footnotesize$A_1$}; \node[circle] at (0,.5) {\footnotesize$A_2$}; \node[circle] at (0,-.5) {\footnotesize$\dots$}; \node[circle] at (0,-1.5) {\footnotesize$A_n$}; % \node[draw=none,fill=white,inner sep=0pt,minimum size=1em] at (.75,0) {\footnotesize$E$}; \draw[color=black] (1.5,1.3) -- ++(.25,.25) node[] at ++(.2,.2) {$A$}; \end{tikzpicture} \end{minipage} \end{tabular} \end{definition} \medskip \begin{propriete}[probabilités totales] \begin{tabular}{l r} % \rule[-1ex]{0pt}{2.5ex} \begin{minipage}{.8\textwidth} \noindent Soit les événements $A_1, A_2, \dots, A_n$ de probabilités non nulles et formant une partition de $\Omega$.\\ Alors la probabilité de l'événement $E$ est donnée par:\\ $\begin{array}{r c l} P(E) & = & P(E \cap A_1) +P(E \cap A_2) + \dots + P(E \cap A_n)\\ P(E) & = & P(A_1) \times P_{A_0}(E) + P(A_2) \times P_{A_2}(E) + \dots + P(A_n) \times P_{A_n}(E) \end{array}$ \end{minipage} & \begin{minipage}{.2\textwidth} \begin{tikzpicture}[xscale=.75,yscale=.75] \newcommand{\cercleA}{(0,0) circle (2cm)} \draw[color=black,fill=white,thick] \cercleA; \draw[color=black] (-1.74,1) -- (1.74,1); \draw[color=black] (-2,0) -- (2,0); \draw[color=black] (-1.74,-1) -- (1.74,-1); \draw[pattern=north west lines] (.75,0) ellipse (.5cm and 1.5cm); \node[circle] at (-.75,1.5) {\footnotesize$A$}; \node[circle] at (-.75,.5) {\footnotesize$B$}; \node[circle] at (-.75,-.5) {\footnotesize$C$}; \node[circle] at (-.75,-1.5) {\footnotesize$D$}; \node[draw=none,fill=white,inner sep=0pt,minimum size=1em] at (.75,0) {\footnotesize$E$}; \draw[color=black] (1.5,1.3) -- ++(.25,.25) node[] at ++(.2,.2) {$\Omega$}; \end{tikzpicture} \end{minipage} \end{tabular} \end{propriete} \medskip \begin{propriete}[cas particuliers des événements contraires] \begin{tabular}{l r} % \rule[-1ex]{0pt}{2.5ex} \begin{minipage}{.8\textwidth} \noindent Les événements $A$ et $\barre{A}$ formant une partition de $\Omega$, on a:\\ \noindent $\begin{array}{r c l} P(B) & = & P(B \cap A) + P(B \cap \barre{A})\\ P(B) & = & P(A) \times P_{A}(B) + P(\barre{A}) \times P_{\barre{A}}(B) \end{array}$ \end{minipage} & \begin{minipage}{.2\textwidth} \begin{tikzpicture}[xscale=.75,yscale=.75] \newcommand{\cercleA}{(0,0) circle (2cm)} \draw[color=black,fill=white,thick] \cercleA; % \draw[color=black] (-1.74,1) -- (1.74,1); \draw[color=black] (-2,0) -- (2,0); % \draw[color=black] (-1.74,-1) -- (1.74,-1); \draw[pattern=north west lines] (.75,0) ellipse (.5cm and 1.5cm); % \node[circle] at (-.75,1.5) {\footnotesize$A$}; \node[circle] at (-.75,1) {\footnotesize$A$}; % \node[circle] at (-.75,-.5) {\footnotesize$C$}; \node[circle] at (-.75,-1) {\footnotesize$\barre{A}$}; \node[draw=none,fill=white,inner sep=0pt,minimum size=1em] at (.75,0) {\footnotesize$B$}; \draw[color=black] (1.5,1.3) -- ++(.25,.25) node[] at ++(.2,.2) {$\Omega$}; \end{tikzpicture} \end{minipage} \end{tabular} \end{propriete} \medskip % Application \begin{application}[utiliser les probabilités totales] \small Lors d’une épidémie chez des bovins, on s’est aperçu que si la maladie est diagnostiquée suffisamment tôt chez un animal, on peut le guérir ; sinon la maladie est mortelle.\\ Un test est mis au point et essayé sur un échantillon d’animaux dont \SI{2}{\percent} est porteur de la maladie. On obtient les résultats suivants : \bi \item si un animal est porteur de la maladie, le test est positif dans \SI{85}{\percent} des cas ; \item si un animal est sain, le test est négatif dans \SI{95}{\percent} des cas. \ei On choisit de prendre ces fréquences observées comme probabilités pour toute la population et d’utiliser le test pour un dépistage préventif de la maladie.\\ On note respectivement $ M $ et $ T $ les événements << Être porteur de la maladie >> et << Avoir un test positif >>. % Questions \begin{questions} \item Un animal est choisi au hasard. Quelle est la probabilité que son test soit positif ? \item Si le test du bovin est positif, quelle est la probabilité qu’il soit malade ? \end{questions} \end{application}