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% !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 dune épidémie chez des bovins, on sest 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 danimaux 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 dutiliser 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 quil soit malade ?
\end{questions}
\end{application}