Théorie des probabilités - Définition

La théorie des probabilités aujourd'hui

Certaines distributions peuvent être un mélange de distributions discrètes et continues, et donc n'avoir ni densité de probabilité ni fonction de masse. La distribution de Cantor constitue un tel exemple. L'approche moderne des probabilités résout ces problèmes par l'utilisation de la théorie de la mesure pour définir un espace probabilisé et aboutir aux axiomes des probabilités développés par Kolmogorov

Un espace probabilisé comporte trois parties:

• un univers Ω: L'univers est l'ensemble de tous les résultats possibles de l'évenement aléatoire. Par exemple pour un dé a 6 faces l'univers est Ω ≡ {1, 2, 3, 4, 5, 6}.
• un ensemble d'événements : C'est une tribu sur les événements Ω. Cet ensemble contient tous les résultats possibles de l'événement au sens large. Par exemple pour un dé à 6 faces il contient la possibilité d'avoir un 1 ou un 2: {1, 2}, la possibilité de ne rien sortir comme résultat: l'ensemble vide , la possibilité de sortir n'importe quel face du dé {1, 2, 3, 4, 5, 6}. En général en probabilité on se contente de prendre la tribu borélienne. À titre d'exemple la tribu borélienne pour le résultat d'un dé à 4 faces est donné (celle pour le dé à 6 faces est encore plus grande mais suit le même principe):

{ø, {1}, {2}, {3}, {4}, {1,2}, {1,3}, {1,4}, {2,3}, {2,4}, {3,4}, {1,2,3}, {1,2,4}, {1,3,4}, {2,3,4}, {1,2,3,4}}. On remarque que cette tribu contient l'ensemble vide ø et Ω={1,2,3,4}. Ceci est le cas pour toutes les tribus.

• une mesure : Cette mesure ou probabilité est la probabilité de réaliser l'un des éléments de . Cette probabilité est comprise entre 0 et 1 pour tous les éléments de , c'est le premier axiome des probabilités. Par exemple pour un dé a 6 faces: la probabilité d'avoir {1} est 1/6, la probabilité de Ω={1, 2, 3, 4, 5, 6}, tirer n'importe laquelle des 6 faces, est 1 (ceci est aussi toujours le cas, c'est le deuxième axiome des probabilités), la probabilité de l'ensemble vide ø est 0. Ceci est toujours le cas, c'est également une conséquence des axiomes des probabilités.

Dans cette optique, pour des événements deux à deux disjoints (c'est-à-dire, d'intersection deux à deux vide) A₁, A₂, A₃…, la probabilité de leur union apparaît comme la somme de leurs probabilités, ou, avec les notations mathématiques,

C'est le troisième et dernier axiome des probabilités. Par exemple, et toujours pour un dé à 6 faces, la probabilité de tirer un 1 ou un 2

En plus de permettre une meilleure compréhension et une unification des théories discrètes et continues des probabilités, l'approche de la théorie de la mesure nous permet aussi de parler de probabilités en dehors de , notamment dans la théorie des processus stochastiques. Par exemple pour l'étude du mouvement brownien, la probabilité est définie sur un espace de fonctions.

Principes fondamentaux

La probabilité d'un événement donné A, , est représentée par un nombre compris entre 0 et 1. L'événement impossible a une probabilité de 0 et l'événement certain a une probabilité de 1. Il faut savoir que la réciproque n'est pas vraie. Un événement qui a une probabilité 0 peut très bien se produire dans le cas où un nombre infini d'événements différents peut se produire. Ceci est détaillé dans l'article Ensemble négligeable.

Quelques notions ou propriétés fondamentales

Évènement	Probabilité
probabilité de A
probabilité de ne pas avoir A
probabilité d'avoir A ou B
probabilité conditionnelle de A, sachant B
probabilité d'avoir A et B

est la réunion de A et B. est l'intersection de A et de B. est appelé la probabilité conditionnelle de A sachant B. C'est la probabilité d'avoir A quand on sait que l'on a B. Par exemple, pour un dé à 6 faces la probabilité d'avoir un 2 (A) quand on sait que le résultat est pair (B) est égal à car la probabilité d'avoir à la fois un 2 et un nombre pair est égal à 1/6 et la probabilité d'avoir un nombre pair est égal à 1/2. Ici on remarque que car on a toujours un nombre pair quand on a 2.