Axiomes des probabilités - Définition

Source: Wikipédia sous licence CC-BY-SA 3.0.
La liste des auteurs est disponible ici.

Commençons par donner une définition simple d'une probabilité. Considérons une expérience aléatoire \mathcal E (ou épreuve aléatoire), et \ \Omega l'univers associée à cette expérience (ensemble de tous les résultats possibles).

Une probabilité \ P est une application qui, à un évènement \ A quelconque lié à l'expérience aléatoire \mathcal E, associe un nombre réel (noté \ P(A)), de telle manière que \ P satisfasse les axiomes de Kolmogorov :

Premier axiome

Pour tout évènement \ A :

0 \leq P(A) \leq 1.

C'est-à-dire que la probabilité d'un évènement est représentée par un nombre réel compris entre 0 et 1.

Deuxième axiome

\ P(\Omega) = 1.

C'est-à-dire que la probabilité de l'évènement certain, ou d'obtenir un quelconque résultat de l'univers, est égale à 1. Autrement dit, la probabilité de réaliser l'un ou l'autre des évènements élémentaires est égale à 1.

Troisième axiome

Toute suite d'évènements deux à deux disjoints (on dit aussi : deux à deux incompatibles), A_1,\, A_2, \dots satisfait:

P(A_1 \cup A_2 \cup \cdots) = \sum_{i = 1}^{+\infty} P(A_i).

C'est-à-dire que la probabilité d'un évènement qui est la réunion (dénombrable) disjointe d'évènements est égale à la somme des probabilités de ces évènements. Ceci s'appelle la σ-additivité, ou additivité dénombrable (si les évènements ne sont pas deux à deux disjoints, cette relation n'est plus vraie en général).

Ces trois axiomes sont connus comme étant les axiomes de Kolmogorov, du nom d'Andrei Nikolaievitch Kolmogorov, mathématicien russe qui les a développés.

D'une manière plus théorique, une probabilité peut être définie comme une mesure sur une σ-algèbre ou tribu \mathcal B de sous-ensembles d'un univers \ \Omega (ces sous-ensembles étant les évènements), telle que la mesure de l'univers soit égale à 1.

Cette propriété est importante, puisqu'elle nous amène naturellement au concept de probabilité conditionnelle. Tout évènement \ A de probabilité non nulle définit une autre probabilité \ P_A sur l'univers :

pour tout évènement \ B de \mathcal B, on pose : P_A(B) = {P(B \cap A) \over P(A)}.

Le réel \ P_A(B) se note aussi \ P(B | A) et habituellement \ P(B | A) se lit " la probabilité conditionnelle de \ B, sachant \ A " ou " la probabilité de \ B, sachant que \ A s'est réalisé ".

Propriétés d'une probabilité

À partir des axiomes, se démontrent un certain nombre de propriétés utiles pour le calcul des probabilités, par exemple :

  • P(\emptyset)=0.
  • si \ A, \ B sont deux évènements incompatibles, alors P(A \cup B) = P(A) + P(B).
  • pour tous évènements \ A, \ B, P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B).
Ceci signifie que la probabilité pour que l'un au moins des évènements \ A ou \ B se réalise est égale à la somme des probabilités pour que \ A se réalise, et pour que \ B se réalise, moins la probabilité pour que \ A et \ B se réalisent simultanément.
  • pour tout évènement \ A, P(\Omega \setminus A) = 1 - P(A).
Ceci signifie que la probabilité pour qu'un évènement ne se produise pas est égale à 1 moins la probabilité pour qu'il se réalise ;
cette propriété s'utilise lorsqu'il est plus simple de déterminer la probabilité de l'évènement contraire que celle de l'évènement.
  • P(B \setminus A) = P(B) - P(A \cap B); en particulier, si A \subset B, alors P(B \setminus A) = P(B) - P(A)
(il en résulte que si A \subset B, alors P(A) \leq P(B) : c'est la propriété de croissance de la probabilité).
La relation précédente signifie que la probabilité que B se réalise, mais pas A, est égale à la différence P(B) - P(A \cap B).
Page générée en 0.006 seconde(s) - site hébergé chez Contabo
Ce site fait l'objet d'une déclaration à la CNIL sous le numéro de dossier 1037632
A propos - Informations légales | Partenaire: HD-Numérique
Version anglaise | Version allemande | Version espagnole | Version portugaise