Événements non mutuellement exclusifs
P(A ou B) = P(A) + P(B) - P(A et B)
Exemple: lors d'un tirage, la probabilité d'obtenir un 2 ou un ♠ est
P(2 ou ♠) = P(2) + P(♠) - P(2♠) = 4/52 + 13/52 - 1/52 = 16/52 = 0,3077
(i.e. il faut soustraire le 2♠ qui est compté deux fois)
Note: si les événements sont mutuellement exclusifs, P(A et B) = 0
i.e. que la dernière formule est générale
Événements dépendants
P(A et B) = P(A) × P(B | A)
Exemple: en tirant simultanément (ou sans remise), deux cartes du jeu,
la probabilité d'obtenir 2 cartes ♠ est alors
P(♠ en 1e et ♠ en
2e) = P(♠ en 1e) × P(♠ en 2e | ♠ en
1e)
= 13/52 × 12/51 = 0,0588
Cette formule donne, par simple transformation,
une formule pour la probabilité conditionnelle
On a donc la situation suivante:
Quelle est la probabilité que cette personne suive au moins un des deux
cours?
P(A ou B) = P(A) + P(B) - P(A et B) = 25/50 + 15/50 - 10/50 = 30/50 = 0,6
Quelle est la probabilité que cette personne suive un seul de ces deux cours?
P(A ou B) - P(A et B) = 30/50 - 10/50 = 20/50 = 2/5 = 0,4
Quelle est la probabilité que cette personne ne suive pas le cours de
statistiques?
P(non A) = 1 - P(A) = 1 - 25/50 = 25/50 = 1/2 = 0,5
Quelle est la probabilité que cette personne suive le cours de ballon-balai
sachant qu'elle suit le cours de statistiques?
P(B | S) = P(S et B)/P(S) = (10/50)/(25/50) = 10/25 = 2/5 = 0,4