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Exercices corrigés de probabilités et statistique - Fabrice Rossi

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20 CHAPITRE 2. CONDITIONNEMENT ET INDÉPENDANCE<br />

Finalement, on obtient<br />

P(E 5 |P E ∩ E 4,7 ) = 0,2<br />

0,29 = 20<br />

29 ≃ 0,69.<br />

La <strong>de</strong>rnière question ne comporte pas non plus <strong>de</strong> difficulté spécifique. Cependant,<br />

elle peut paraître surprenante, notamment parce qu’on n’utilise pas pour<br />

sa résolution la règle <strong>de</strong> Bayes ou la loi <strong>de</strong>s probabilités totales. Ceci vient<br />

du fait que l’évènement <strong>de</strong> conditionnement P E ∩ E 4,7 mélange une « cause »<br />

(la taille <strong>de</strong> l’écran) <strong>et</strong> une « conséquence » (la possession d’une protection<br />

d’écran). De ce fait, la probabilité associée à ce conditionnement est totalement<br />

inconnue. En passant par la règle <strong>de</strong> Bayes, on obtiendrait :<br />

P(E 5 |P E ∩ E 4,7 ) = P(P E ∩ E 4,7|E 5 )P(E 5 )<br />

,<br />

P(P E ∩ E 4,7 )<br />

ce qui n’ai<strong>de</strong> pas beaucoup, seule P(E 5 ) étant connue. En particulier, le calcul<br />

<strong>de</strong> P(P E ∩ E 4,7 |E 5 ) n’est pas plus facile que celui <strong>de</strong> la probabilité d’origine,<br />

notamment parce qu’on ne sait rien <strong>de</strong> particulier sur l’évènement P E ∩ E 4,7 .<br />

Autrement dit, le passage pas la règle <strong>de</strong> Bayes ne fait ici que compliquer le<br />

calcul.

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