Leçon 310 — Probabilités conditionnelles. Formule de Bayes.

Points clés

Plan

  1. Probabilité conditionnelle
    • Définition : [formule] pour [formule]
    • La loi conditionnelle [formule] est une probabilité sur [formule]
    • Formule des probabilités composées : [formule]
  2. Formule des probabilités totales
    • Système complet d'événements [formule] : [formule], [formule]
    • Formule : [formule]
    • Version continue : [formule]
  3. Formule de Bayes
    • Énoncé : [formule]
    • Interprétation bayésienne : probabilité a priori vs a posteriori
    • Vraisemblance et loi a posteriori
  4. Espérance conditionnelle
    • Espérance conditionnelle sachant un événement : [formule]
    • Espérance conditionnelle sachant une variable aléatoire : [formule]
    • Propriétés : linéarité, formule de la tour [formule]
  5. Indépendance conditionnelle
    • Définition : [formule] et [formule] conditionnellement indépendants sachant [formule]
    • Indépendance conditionnelle n'implique pas l'indépendance (et réciproquement)
    • Application aux modèles graphiques (réseaux bayésiens)
  6. Applications
    • Test de diagnostic médical : sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive
    • Le paradoxe de Monty Hall par les probabilités conditionnelles
    • Filtre bayésien naïf pour la classification

Théorèmes clés

Exemples importants

Erreurs courantes

Conseils du jury

Développements associés

Prérequis

espaces probabilises, variables aleatoires discretes