Probabilité conditionnelle

Introduction aux statistiques

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

Réunions multiples

Échantillonnage sans remise

Boîte avec Amir, Claire, Damian.png

Introduction aux statistiques

Réunions multiples

Échantillonnage sans remise

Nom de Claire tiré.png

$$P(\text{Claire}) = \frac{1}{3} = 33\%$$

Introduction aux statistiques

Événements dépendants

La probabilité du deuxième événement est affectée par l'issue du premier

Deux colonnes : première sélection avec Amir, Brian, Claire, Damian. Deuxième sélection vide.png

Introduction aux statistiques

Événements dépendants

La probabilité du deuxième événement est affectée par l'issue du premier

Claire dans la première colonne pointe vers Claire dans la deuxième avec probabilité 0 %.png

Introduction aux statistiques

Événements dépendants

La probabilité du deuxième événement est affectée par l'issue du premier

 

Échantillonnage sans remise = chaque tirage est dépendant

Amir, Brian et Damian dans la première colonne pointent vers Claire dans la deuxième avec probabilité 33 %.png

Introduction aux statistiques

Probabilité conditionnelle

  • La probabilité conditionnelle sert à calculer la probabilité d'événements dépendants

    • La probabilité d'un événement est conditionnelle à l'issue d'un autre

train_at_a_platform.png

1 Crédit image : https://unsplash.com/@pixeldan
Introduction aux statistiques

Diagrammes de Venn

diagramme de Venn montrant deux événements et un chevauchement où les deux se produisent.png

Introduction aux statistiques

Ventes cuisine de plus de 150 $

diagramme de Venn : nombre de commandes de cuisine et commandes de plus de 150 $.png

Introduction aux statistiques

Ventes cuisine de plus de 150 $

 

diagramme de Venn : nombre de commandes de cuisine et commandes de plus de 150 $.png

 

 

$$P(Order > 150 | Kitchen) = \frac{\frac{20}{1767}}{\frac{181}{1767}}$$

 

$$P(Order > 150 | Kitchen) = \frac{20}{181} $$

Introduction aux statistiques

L'ordre des événements compte

 

diagramme de Venn : commandes de cuisine et commandes de plus de 150 $.png

 

 

$$P(Kitchen | Order > 150) = \frac{\frac{20}{1767}}{\frac{601}{1767}}$$

 

$$P(Kitchen | Order > 150) = \frac{20}{601} $$

Introduction aux statistiques

Formule de probabilité conditionnelle

$$P(A | B) = \frac{{P(A \ \cap \ B)}}{{P(B)}}$$

  • $P(A | B)$ → probabilité de l'événement A, sachant B

  • $P(A \ \cap \ B)$ → probabilité de A et B

    • Divisée par la probabilité de l'événement B → $P(B)$
Introduction aux statistiques

Passons à la pratique !

Introduction aux statistiques

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