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1ère ens. scientifique · Chapitre 3 · Probabilités et statistiques

Probabilités conditionnelles et indépendance

30 exercices corrigés

Cours

À quoi ça sert ?

Un test de dépistage est « fiable à \(99\,\%\) ». Ton test est positif : quelle est la probabilité que tu sois vraiment malade ? La réponse surprend souvent… et elle se calcule. Les probabilités conditionnelles servent à mettre à jour une probabilité quand on apprend une information : en médecine, en justice, dans les jeux, dans les filtres anti-spam. Avec ce chapitre, tu sauras :

  • calculer une probabilité « sachant que » à partir d'un tableau ou d'un arbre ;
  • reconnaître deux événements indépendants ;
  • calculer des probabilités quand on répète une même expérience \(2\), \(3\) ou \(4\) fois ;
  • interpréter un test de dépistage sans tomber dans les pièges.

1 Probabilité conditionnelle et tableau croisé

Quand on sait qu'un événement \(A\) est réalisé, on ne raisonne plus sur toute la population, mais seulement sur \(A\).

L'intuition

Dans un lycée de \(500\) élèves, \(200\) sont en première, dont \(80\) suivent une option théâtre. On choisit un élève de première au hasard : la probabilité qu'il fasse du théâtre est \(\dfrac{80}{200} = 0{,}4\). On a « réduit l'univers » aux élèves de première.

Définition

Soient \(A\) et \(B\) deux événements, avec \(P(A) \ne 0\). La probabilité de \(B\) sachant \(A\) est \[P_A(B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}.\] En mots : parmi les issues où \(A\) est réalisé, quelle part réalise aussi \(B\) ? Avec un tableau d'effectifs : \(P_A(B) = \dfrac{\text{effectif de } A \cap B}{\text{effectif de } A}\).

Trois probabilités à ne pas confondre
  • \(P(A \cap B)\) : probabilité que \(A\) et \(B\) soient réalisés (on divise par l'effectif total) ;
  • \(P_A(B)\) : probabilité de \(B\) sachant \(A\) (on divise par l'effectif de \(A\)) ;
  • \(P_B(A)\) : probabilité de \(A\) sachant \(B\) (on divise par l'effectif de \(B\)).
Exemple guidé — le lycée

\(500\) élèves ; en première, \(80\) font du théâtre sur \(200\) ; en seconde, \(60\) sur \(300\). On choisit un élève au hasard. On note \(P\) « être en première » et \(T\) « faire du théâtre ».

\(T\) \(\overline{T}\) Total
\(P\) \(80\) \(120\) \(200\)
\(\overline{P}\) \(60\) \(240\) \(300\)
Total \(140\) \(360\) \(500\)

Étape 1 — \(P(P \cap T)\). \(\dfrac{80}{500} = 0{,}16\).

Étape 2 — \(P_P(T)\). \(\dfrac{80}{200} = 0{,}4\).

Étape 3 — \(P_T(P)\). \(\dfrac{80}{140} = \dfrac{4}{7} \approx 0{,}571\).

🔍 Vérification : avec la formule, \(P_P(T) = \dfrac{P(P \cap T)}{P(P)} = \dfrac{0{,}16}{0{,}4} = 0{,}4\) ✓.

Erreurs fréquentes
  • ❌ Confondre \(P_A(B)\) et \(P_B(A)\). ✅ Ce qui est sachant se place en indice : c'est le groupe dans lequel on calcule.
  • ❌ Diviser par l'effectif total pour une probabilité conditionnelle. ✅ On divise par l'effectif de l'événement « sachant ».
À toi !

Avec le même tableau, calcule \(P_{\overline{P}}(T)\), puis la probabilité qu'un élève qui fait du théâtre soit en seconde.

Voir la réponseMasquer la réponse

\(P_{\overline{P}}(T) = \dfrac{60}{300} = 0{,}2\). Et \(P_T(\overline{P}) = \dfrac{60}{140} = \dfrac{3}{7} \approx 0{,}429\).

À retenir

\(P_A(B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(A)}\) ; dans un tableau, on divise par l'effectif de \(A\). Le « sachant » va en indice.

2 L'arbre pondéré

Quand une expérience se déroule en deux temps, on la représente par un arbre : chaque branche porte une probabilité.

Règles de l'arbre pondéré
  • les branches de premier niveau portent \(P(A)\) et \(P(\overline{A})\) ; celles de second niveau portent des probabilités conditionnelles (\(P_A(B)\), \(P_A(\overline{B})\)…) ;
  • la somme des probabilités des branches issues d'un même nœud vaut \(1\) ;
  • la probabilité d'un chemin est le produit des probabilités rencontrées : \(P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)\) ;
  • la probabilité d'un événement est la somme des probabilités des chemins qui y mènent : \(P(B) = P(A \cap B) + P(\overline{A} \cap B)\).
0,4 0,6 A Ā 0,7 B P(A ∩ B) = 0,4 × 0,7 = 0,28 0,3 B̄ P(A ∩ B̄) = 0,12 0,2 B P(Ā ∩ B) = 0,6 × 0,2 = 0,12 0,8 B̄ P(Ā ∩ B̄) = 0,48
Arbre pondéré : on multiplie le long d'un chemin, on additionne les chemins qui mènent au même événement.
Pourquoi c'est vrai ?

L'idée en une phrase : la règle du produit est la définition de \(P_A(B)\) « retournée ».

Voir la démonstration pas à pasMasquer la démonstration

Étape 1 — Le produit. De \(P_A(B) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(A)}\), on tire \(P(A \cap B) = P(A) \times P_A(B)\), en multipliant les deux membres par \(P(A)\).

Étape 2 — La somme. \(B\) se réalise soit avec \(A\), soit avec \(\overline{A}\), et ces deux cas ne peuvent pas arriver en même temps : on additionne leurs probabilités.

Exemple guidé — l'arbre ci-dessus

\(P(A) = 0{,}4\), \(P_A(B) = 0{,}7\) et \(P_{\overline{A}}(B) = 0{,}2\).

Étape 1 — Compléter. \(P(\overline{A}) = 1 - 0{,}4 = 0{,}6\) ; \(P_A(\overline{B}) = 0{,}3\) ; \(P_{\overline{A}}(\overline{B}) = 0{,}8\).

Étape 2 — Les chemins menant à \(B\). \(P(A \cap B) = 0{,}4 \times 0{,}7 = 0{,}28\) et \(P(\overline{A} \cap B) = 0{,}6 \times 0{,}2 = 0{,}12\).

Étape 3 — Additionner. \(P(B) = 0{,}28 + 0{,}12 = \boxed{0{,}4}\).

Étape 4 — Remonter l'arbre. \(P_B(A) = \dfrac{P(A \cap B)}{P(B)} = \dfrac{0{,}28}{0{,}4} = \boxed{0{,}7}\).

🔍 Vérification : les quatre chemins font \(0{,}28 + 0{,}12 + 0{,}12 + 0{,}48 = 1\) ✓.

Erreurs fréquentes
  • ❌ Écrire \(P(B)\) sur une branche de second niveau. ✅ Au second niveau, ce sont des probabilités conditionnelles.
  • ❌ Additionner le long d'un chemin. ✅ Le long d'un chemin on multiplie ; entre chemins, on additionne.
À toi !

\(P(A) = 0{,}3\), \(P_A(B) = 0{,}5\) et \(P_{\overline{A}}(B) = 0{,}1\). Calcule \(P(A \cap B)\), \(P(\overline{A} \cap B)\) et \(P(B)\).

Voir la réponseMasquer la réponse

\(P(A \cap B) = 0{,}3 \times 0{,}5 = 0{,}15\) ; \(P(\overline{A} \cap B) = 0{,}7 \times 0{,}1 = 0{,}07\) ; \(P(B) = 0{,}15 + 0{,}07 = 0{,}22\).

À retenir

Arbre = on multiplie sur un chemin, on additionne les chemins ; les branches d'un même nœud font \(1\).

3 Événements indépendants

Parfois, savoir que \(A\) est réalisé ne change rien à la probabilité de \(B\) : on dit que les événements sont indépendants.

L'intuition

On lance un dé. Savoir que le résultat est pair ne change pas la probabilité d'avoir au moins \(5\) : sans information, c'est \(\dfrac{2}{6} = \dfrac{1}{3}\) ; parmi les pairs (\(2\), \(4\), \(6\)), c'est \(\dfrac{1}{3}\) aussi (seul le \(6\) convient).

Définition

Deux événements \(A\) et \(B\) (avec \(P(A) \ne 0\)) sont indépendants si \(P_A(B) = P(B)\). En mots : savoir que \(A\) est réalisé ne modifie pas la probabilité de \(B\).

Propriété

\(A\) et \(B\) sont indépendants si, et seulement si, \(P(A \cap B) = P(A) \times P(B)\).

Pourquoi c'est vrai ?

L'idée en une phrase : on remplace \(P_A(B)\) par sa définition.

Voir la démonstration pas à pasMasquer la démonstration

Étape 1 — Traduire. \(P_A(B) = P(B) \iff \dfrac{P(A \cap B)}{P(A)} = P(B)\), par définition de \(P_A(B)\).

Étape 2 — Multiplier. En multipliant par \(P(A) \ne 0\) : \(\iff P(A \cap B) = P(A) \times P(B)\) ✓.

Exemple guidé — le dé

\(A\) « le résultat est pair », \(B\) « le résultat est au moins \(5\) ».

Étape 1 — Les probabilités. \(P(A) = \dfrac{3}{6} = \dfrac{1}{2}\), \(P(B) = \dfrac{2}{6} = \dfrac{1}{3}\), et \(A \cap B = \{6\}\) donc \(P(A \cap B) = \dfrac{1}{6}\).

Étape 2 — Le test. \(P(A) \times P(B) = \dfrac{1}{2} \times \dfrac{1}{3} = \dfrac{1}{6} = P(A \cap B)\).

Étape 3 — Conclure. \(A\) et \(B\) sont indépendants.

🔍 Vérification : \(P_A(B) = \dfrac{1/6}{1/2} = \dfrac{1}{3} = P(B)\) ✓.

Erreurs fréquentes
  • ❌ Confondre « indépendants » et « incompatibles ». ✅ Incompatibles : ils ne peuvent pas se produire ensemble (\(P(A \cap B) = 0\)). Indépendants : l'un ne renseigne pas sur l'autre.
  • ❌ Décider de l'indépendance « au feeling ». ✅ On calcule et on compare \(P(A \cap B)\) et \(P(A) \times P(B)\).
À toi !

\(P(A) = 0{,}6\), \(P(B) = 0{,}5\) et \(P(A \cap B) = 0{,}3\). Les événements \(A\) et \(B\) sont-ils indépendants ?

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\(0{,}6 \times 0{,}5 = 0{,}3 = P(A \cap B)\) : oui, ils sont indépendants.

À retenir

Indépendants \(\iff P_A(B) = P(B) \iff P(A \cap B) = P(A) \times P(B)\). Indépendant n'est pas incompatible.

4 Répéter une épreuve de Bernoulli

Une épreuve de Bernoulli a deux issues : succès (de probabilité \(p\)) ou échec (de probabilité \(1 - p\)). On la répète plusieurs fois, dans les mêmes conditions et de façon indépendante.

L'intuition

Lancer une pièce trois fois, tirer un penalty trois fois, tirer une boule dans une urne avec remise : à chaque fois, le résultat d'un essai n'influence pas les autres. L'arbre a deux branches à chaque nœud, avec les mêmes probabilités partout.

Propriété

Pour \(n\) épreuves identiques et indépendantes (\(n \leqslant 4\)), on fait un arbre ; la probabilité d'un chemin est le produit des probabilités (\(p\) pour chaque succès, \(1 - p\) pour chaque échec) ; on additionne les chemins qui conviennent. Astuce : \(P(\text{au moins un succès}) = 1 - P(\text{aucun succès}) = 1 - (1 - p)^n\).

Exemple guidé — trois essais avec \(p = 0{,}3\)

Étape 1 — Aucun succès. Un seul chemin : \(E\,E\,E\), de probabilité \(0{,}7^3 = 0{,}343\).

Étape 2 — Au moins un succès. \(1 - 0{,}343 = \boxed{0{,}657}\).

Étape 3 — Exactement deux succès. Trois chemins : \(S\,S\,E\), \(S\,E\,S\), \(E\,S\,S\), chacun de probabilité \(0{,}3^2 \times 0{,}7 = 0{,}063\). Total : \(3 \times 0{,}063 = \boxed{0{,}189}\).

🔍 Vérification : \(P(0) + P(1) + P(2) + P(3) = 0{,}343 + 0{,}441 + 0{,}189 + 0{,}027 = 1\) ✓.

Erreurs fréquentes
  • ❌ Oublier des chemins : « exactement deux succès » n'est pas seulement \(S\,S\,E\). ✅ On compte tous les ordres possibles.
  • ❌ Calculer « au moins un » en additionnant beaucoup de chemins. ✅ On passe par le contraire : \(1 - P(\text{aucun})\).
  • ❌ Utiliser cette méthode pour des tirages sans remise. ✅ Sans remise, les probabilités changent d'un tirage à l'autre : ce n'est plus une répétition indépendante.
À toi !

On répète \(2\) fois une épreuve de Bernoulli de paramètre \(p = \dfrac{1}{4}\). Quelle est la probabilité d'obtenir exactement un succès ?

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Deux chemins (\(S\,E\) et \(E\,S\)), chacun de probabilité \(\dfrac{1}{4} \times \dfrac{3}{4} = \dfrac{3}{16}\). Total : \(2 \times \dfrac{3}{16} = \dfrac{3}{8}\).

À retenir

Répétition indépendante → arbre à branches identiques ; produit sur un chemin, somme des chemins ; « au moins un » \(= 1 - (1 - p)^n\).

5 Interpréter un test de dépistage

Un test de dépistage peut se tromper de deux façons : faux positif (positif alors qu'on n'est pas malade) et faux négatif (négatif alors qu'on est malade).

Exemple guidé — un test « fiable à 99 % »

Une maladie touche \(1\,\%\) de la population. Le test est positif chez \(99\,\%\) des malades, mais aussi chez \(2\,\%\) des personnes saines. Une personne a un test positif : quelle est la probabilité qu'elle soit malade ?

Étape 1 — Raisonner sur \(10\,000\) personnes. Malades : \(100\), dont \(99\) positifs. Saines : \(9\,900\), dont \(2\,\%\), soit \(198\), positifs (faux positifs).

Étape 2 — Les positifs. \(99 + 198 = 297\) personnes ont un test positif.

Étape 3 — Conclure. Parmi les positifs, la part de malades est \(\dfrac{99}{297} = \boxed{\dfrac{1}{3}}\).

🔍 Vérification : avec l'arbre, \(P(\text{positif}) = 0{,}01 \times 0{,}99 + 0{,}99 \times 0{,}02 = 0{,}0297\) et \(P_{\text{positif}}(\text{malade}) = \dfrac{0{,}0099}{0{,}0297} = \dfrac{1}{3}\) ✓.

Pourquoi si peu ?

La maladie est rare : les \(2\,\%\) de faux positifs portent sur une énorme population saine et « noient » les vrais positifs. C'est pour cela qu'un test positif est souvent confirmé par un second examen.

Erreurs fréquentes
  • ❌ « Le test est fiable à \(99\,\%\), donc un positif est malade à \(99\,\%\). » ✅ \(99\,\%\) est \(P_{\text{malade}}(\text{positif})\) ; on cherche \(P_{\text{positif}}(\text{malade})\), qui peut être bien plus petite.
À toi !

Avec le même test, combien de personnes sur \(10\,000\) ont un test négatif alors qu'elles sont malades ?

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Parmi les \(100\) malades, \(99\) sont positifs, donc \(1\) seul est négatif : c'est un faux négatif.

À retenir

Pour un test, on distingue \(P_M(+)\) (donnée par le fabricant) et \(P_+(M)\) (ce qui intéresse le patient). Raisonner sur \(10\,000\) personnes évite les erreurs.


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