Inférence bayésienne
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On donne P(A) = 0,4 et P(A∩B) = 0,1. Calcule la probabilité conditionnelle (B).
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On utilise la définition de la probabilité conditionnelle : (B) = .
On remplace : (B) = .
Pour simplifier, je multiplie le numérateur et le dénominateur par 10 : = = 0,25.
Donc (B) = 0,25.
Vérification du sens : sachant que A est réalisé, il y a 1 chance sur 4 que B le soit aussi. C'est cohérent car l'intersection (0,1) représente bien un quart de A (0,4). - 2
Sur un arbre pondéré, on lit P(R) = 0,8 puis, au bout de la branche R, (S) = 0,25. Calcule la probabilité du chemin « R puis S », c'est-à-dire P(R∩S).
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Le long d'un chemin d'un arbre pondéré, on MULTIPLIE les probabilités rencontrées.
On a donc P(R∩S) = P(R) × (S).
On remplace : P(R∩S) = 0,8 × 0,25.
Calcul : 0,8 × 0,25 = 0,2.
Donc P(R∩S) = 0,2.
Pourquoi cette formule : elle vient de la définition (S) = , que l'on réécrit en multipliant les deux membres par P(R). - 3
À un nœud d'un arbre pondéré, deux branches partent vers V et vers son contraire V̄. On sait que (V) = 0,18. Combien vaut (V̄) ?
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On donne P(A) = 0,25, (B) = 0,8 et P_Ā(B) = 0,4. Calcule P(B) à l'aide de la formule des probabilités totales.
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On donne P(A) = 0,6, P(B) = 0,5 et P(A∩B) = 0,3. Les événements A et B sont-ils indépendants ?
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Pour un test de dépistage, on donne P(M) = 0,1 (prévalence), (T+) = 0,9 (sensibilité) et P(T+) = 0,18. Calcule (M) avec la formule de Bayes.
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Dans un groupe de 200 personnes, il y a 120 femmes, dont 30 fument, et 80 hommes, dont 20 fument. On choisit une personne au hasard. Sachant que c'est une femme, quelle est la probabilité qu'elle fume ?
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Dans une population, on teste 500 personnes réellement malades avec un test de dépistage : 480 obtiennent un résultat positif. Calcule la sensibilité Se = (T+) du test.
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On sait que P(A∩B) = 0,24 et que (B) = 0,6. Retrouve la valeur de P(A).
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Deux événements A et B sont incompatibles, avec P(A) = 0,3 et P(B) = 0,4. Calcule P(A∩B), puis dis s'ils sont indépendants.
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Comment ça s'est passé ?
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