cours 8
2.3 FORMULE DE BAYES
Au dernier cours, nous avons vu
P (A|B) = P (A \ B) P (B)
P (A \ B) = P (A)P (B) sont indépendant si A et B
P (A|B) = P (A) ou
Aujourd’hui, nous allons voir
✓
Probabilité totale✓
Théorème de BayesProbabilité totale
Considérons une partition de S
Pi \ Pj = ; P1 P2 P3
P4 P5 P6
P7 P8
P9 P1, P2, . . . Pn ⇢ S P1 [ P2 [ · · · [ Pn = S
Puisque
Pi \ Pj = ; P1 P2 P3
P4 P5 P6
P7 P8
P9
B ⇢ S
P1, P2, . . . Pn ⇢ S P1 [ P2 [ · · · [ Pn = S
(B \ Pi) \ (B \ Pj)
(B \ P1) [ (B \ P2) [ · · · [ (B \ Pn) = B
B ⇢ S (B \ Pi) \ (B \ Pj)
(B \ P1) [ (B \ P2) [ · · · [ (B \ Pn) = B
P (B) = P ⇣
(B \ P1) [ (B \ P2) [ · · · [ (B \ Pn)⌘
= P (B \ P1) + P (B \ P2) + · · · + P (B \ Pn)
= P (B|P1)P (P1) + P (B|P2)P (P2) + · · · + P (B|Pn)P (Pn)
=
Xn
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
P (B) =
Xn
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
Est la formule des probabilités totales.
Exemple
On a trois sacs contenant un nombre de billes rouges et bleues. On pige un sac au hasard et ensuite on pigeune bille.
Avec la formule des probabilités totales, on peut conditionner selon le sac qu’on pige.
1 2 3
R = piger une bille rouge Si = piger le sac i
P (R) = P (R|S1)P (S1) + P (R|S2)P (S2) + P (R|S3)P (S3)
=
✓ 3 8
◆ ✓ 1 3
◆
+
✓ 2 5
◆ ✓ 1 3
◆
+
✓ 6 8
◆ ✓ 1 3
◆
= 3
24 + 2
15 + 6
24 = 15 + 16 + 30
120 = 61
120 Quelle est la
probabilité de piger une
bille rouge?
Exemple
Une compagnie fabrique des transistors dans quatreusines qui produisent respectivement, 10%, 15%, 35%
et 40% des pièces.
Chaque usine n’a pas les mêmes standards et il s’en suit que la fréquence des pièces défectueuse par usine est respectivement 0.3, 0.2, 0,4 et 0.1.
Quelle est la probabilité qu’un transistor soit défectueux?
P (D) = P (D|U1)P(U1) + P (D|U2)P(U2) + P(D|U3)P (U3) + P (D|U4)P(U4)
= (0, 3)(0, 1) + (0, 2)(0, 15) + (0, 4)(0, 3) + (0, 1)(0, 4)
= 0, 22
Faites les exercices suivants
#2.31 et 2.32
Exemple
Reprenons notre expérience de billes. On pige une bille rouge, qu’elle est la probabilité que nous eussions pigé le sac 1?R Si
1 2 3
= piger une bille rouge
= piger le sac i
P (S1|R) = P (S1 \ R)
P (R) = P (R|S1)P (S1) P (R)
= P (R|S1)P (S1)
P (R|S1)P (S1) + P (R|S2)P (S2) + P (R|S3)P (S3)
=
3
8 ⇥ 13
61 120
= 120
8 ⇥ 61 = 15 61
Formule de Bayes
L’exemple précédant est un exemple de ce qu’on appelle la formule de Bayes
Si on a une partition P1, P2, . . . Pn ⇢ S
Pi \ Pj = ; P1 [ P2 [ · · · [ Pn = S
P (B) =
Xn
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
La formule des probabilités totales.
P (Pi|B) = P (Pi \ B) P (B)
Formule de Bayes
P (B) =
Xn
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
P (Pi|B) = P (Pi \ B)
P (B) = P (B|Pi)P (Pi) P (B)
= P (B|Pi)P (Pi) Xk
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
Formule de Bayes
P (Pi|B) = P (B|Pi)P (Pi) Xk
i=1
P (B|Pi)P (Pi)
Exemple
Une compagnie fabrique des transistors dans quatreusines qui produisent respectivement, 10%, 15%, 35%
et 40% des pièces.
Chaque usine n’a pas les mêmes standards et il s’en suit que la fréquence des pièces défectueuse par usine est respectivement 0.3, 0.2, 0,4 et 0.1.
Si on prend une pièce au hasard, quelle est la probabilité qu’elle vienne de l’usine 2?
P(U2|D) = P (D|U2)P (U2)
P (D|U1)P (U1) + P (D|U2)P (U2) + P (D|U3)P (U3) + P (D|U4)P (U4)
= (0, 2)(0, 15)
(0, 3)(0, 1) + (0, 2)(0, 15) + (0, 4)(0, 3) + (0, 1)(0, 4)
= 0, 03
0, 22 ⇡ 0, 14
Exemple
Une clinique offre un test de dépistage d’une maladie. Ils assurent une fiabilité de 95% de détection si la maladie est présente. Cependant, le test donne dans 1% des casun faux positif. Cette maladie est présente que chez 0,5%
de la population. Quelle est la probabilité de réellement avoir la maladie si on obtient un test positif ?
M Avoir la maladie T Le test est positif
P (M |T ) = P (T |M )P (M )
P (T |M )P (M ) + P (T |M¯ )P ( ¯M )
= 0, 95 ⇥ 0, 005
0, 95 ⇥ 0, 005 + 0, 01 ⇥ 0, 995
⇡ 0, 3231
Exemple
(Problème de Monty Hall)Lors d’un jeu, on présente trois boîtes au participant, dont une ayant un prix, et on lui demande d’en choisir une.
Après son choix, on enlève une des deux boîtes n’ayant pas le prix.
On lui propose soit de changer ou garder la même boîte.
Est-ce que ça change quelque chose?
Pi C3 E1
Le prix est dans la boîte i
Le participant choisi la boîte 3 On enlève la boîte 1
Exemple
(Problème de Monty Hall)Pi C3
E1 Le prix est dans la boîte i
Le participant choisi la boîte 3
On enlève la boîte 1
P (P2|E1)
= P (E1|P2)P (P2)
P (E1|P1)P (P1) + P (E1|P2)P (P2) + P (E1|P3)P (P3)
= 1 13
0 13 + 1 13 + 12 13 = 1
3 2
= 2 3
Faites les exercices suivants
#2.33 à 2.36