Proba indépendante et non indépendante
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Rockleader
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par Rockleader » 13 Juin 2014, 11:26
Salutation, en relisant mes cours j'ai trouvé un trou que j'aimerais bien combler.
J'ai la propriété me disant
A et B deux évènement indépendant <=> p(AnB)=p(A).p(B)
Du coup ma question, si A et B dépendant, comment calculer p(AnB) ?
Merci !
En fait, je pose cette question parce que le plus souvent lorsqu'on utilise l'intersection c'est sur des événement dépendant l'un de l'autre.
Par exemple la probabilité conditionnelle de A
p_B(A) =p(A/B) = p(AnB)/p(B)
Dans le cas que l'on a ici il est fort probable que p(AnB) ne soit pas indépendant.
EDIT:
Si vous pouviez aussi me confirmer la relation sur la variance var(X) = E(X²)-E(X)²
avec E(X)=somme des P(X_i).x_i
et du coup
E(X²)=somme des P(X_i²).x_i²
Cette histoire est entièrement vraie puisque je l'ai inventé du début à la fin !
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beagle
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par beagle » 13 Juin 2014, 11:47
p(A/B)p(B) = p(AnB) , voilà bien une façon de calculer ton p de A inter B.*
Et si p de A sachant B est p(A), tu retrouves ta formule lors de l'indépendance.
Car sachant B ne te renseigne en rien sur ce qui va arriver pour A.
*ensuite selon l'exo ben l'inconnu sera un des trois membres ...
PS: possible aussi qu'on te donne de quoi calculer les évènements qui donnent A et B et les évènements totaux possible
L'important est de savoir quoi faire lorsqu'il n' y a rien à faire.
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DamX
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par DamX » 13 Juin 2014, 12:17
Si vous pouviez aussi me confirmer la relation sur la variance var(X) = E(X²)-E(X)²
avec E(X)=somme des P(X_i).x_i
et du coup
E(X²)=somme des P(X_i²).x_i²
Bonjour,
Rappel :
.x_i\\<br />\mathbb{E}[X^2] = \sum \mathbb{P}(X=x_i).x_i^2)
ou en version continue
dx\\<br />\mathbb{E}[X^2] = \int_\Omega x^2.f(x)dx\\)
avec f la densité de probabilité de X
et effectivement
^2])
Damien
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Rockleader
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par Rockleader » 13 Juin 2014, 12:27
Ok merci pour vos réponses.
Cette histoire est entièrement vraie puisque je l'ai inventé du début à la fin !
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