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Comment appliquer la formule des probabilités totales sur un SCE dénombrable ?

En généralisant la formule du cas fini à une famille dénombrable (Ai)iN(A_i)_{i\in\mathbb{N}} : P(B)=i=0+PAi(B)P(Ai)P(B)=\sum_{i=0}^{+\infty}P_{A_i}(B)P(A_i) (convergence admise)

L'objectif

Calculer la probabilité d'un événement BB en le conditionnant à un système complet d'événements dénombrable, en particulier aux événements {X=i}\{X=i\} pour une variable aléatoire discrète.

Le principe

Si (Ai)iN(A_i)_{i\in\mathbb{N}} est un système complet d'événements (les AiA_i sont deux à deux incompatibles, de probabilité non nulle et iAi=Ω\bigcup_i A_i=\Omega) tel que pour tout ii P(Ai)>0P(A_i)>0, alors pour tout événement BB : P(B)=i=0+PAi(B)P(Ai)P(B)=\sum_{i=0}^{+\infty}P_{A_i}(B)P(A_i) (série admise convergente). En particulier, si XX est une variable aléatoire discrète de support X(Ω)X(\Omega), la famille ({X=i})iX(Ω)(\{X=i\})_{i\in X(\Omega)} forme un SCE utilisable.

La méthode
  1. 1
    Je choisis un système complet d'événements dénombrable (Ai)iN(A_i)_{i\in\mathbb{N}} adapté au problème (typiquement Ai={X=i}A_i=\{X=i\} avec P(Ai)>0P(A_i)>0), et je vérifie incompatibilité, probabilité non nulle, et réunion totale.
    Voir
  2. 2
    Pour chaque ii, je calcule P(Ai)P(A_i) et la probabilité conditionnelle PAi(B)P_{A_i}(B) (modélisation : arbre, indépendance, loi conditionnelle).
    Voir
  3. 3
    J'applique P(B)=i=0+PAi(B)P(Ai)P(B)=\sum_{i=0}^{+\infty}P_{A_i}(B)P(A_i) en reconnaissant une série usuelle pour conclure.
    Voir

Exemple corrigé

Difficulté croissante de 1 à 3

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