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La théorie probabiliste - suite lanalyse bayésienne Opération et systèmes de décision Faculté des Sciences de l administration MQT-21919 Probabilités et.

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1 La théorie probabiliste - suite lanalyse bayésienne Opération et systèmes de décision Faculté des Sciences de l administration MQT Probabilités et statistique

2 Exemple Dans une ville, 55% des travailleurs ont un revenu supérieur à $. Si un individu de cette ville possède un revenu supérieur à $, la probabilité quil ait fait des études secondaires est de 0,8. Sil ne possède pas un revenu supérieur à $, la probabilité quil ait fait des études secondaires est de seulement 0,2. Déterminer la probabilité quun travailleur choisi au hasard dans cette ville ait fait des études secondaires.

3 Principales formules de probabilité conditionnelle 4- Formule de Bayes –Souvent, on commence lanalyse probabilité avec des probabilités initiales ou des probabilités a priori. –Ensuite, dun échantillon, un rapport spécial ou un test, on obtient de linformation additionnelle –Étant donnée cette nouvelle information, on calcule les probabilités révisée ou probabilités a posteriori. –Le théorème de Bayes fournit les moyens pour mettre à jours les probabilités a priori. NouvelleinformationNouvelleinformationApplication du théorème de Bayes Application du théorème de Bayes Probabilités a posteriori Probabilités Probabilités a priori Probabilités

4 Formule de Bayes Soit A 1, A 2, A 3, … A n, une partition de lensemble fondamental telle que P(A j )>0 j = 1, 2,…n, et soit A i un événement de cette partition et B un événement quelconque, alors : Probabilité a priori Probabilité a posteriori probabilité conditionnelle Par la règle d'élimination

5 Formule de Bayes Pour trouver la probabilité a posteriori que A i se réalisera sachant que B est arrivé, on applique la formule de Bayes Le théorème de Bayes est applicable lorsque les événements pour lesquels nous voulons calculer les probabilités a posteriori sont mutuellement exclusifs et leur union correspond à lespace échantillon

6 Exemple Une entreprise manufacturière possède deux fournisseurs différents. Soit A 1 lévénement « la pièce reçue du fournisseur 1 » et A 2 « la pièce reçue du fournisseur 2 ». Actuellement, 65% des pièces achetées par lentreprise proviennent du fournisseur 1 et les 35% restant proviennent du fournisseur 2.

7 Exemple - suite La qualité des pièces varie en fonction du fournisseur. Soient B « lévénement la pièce est de bonne qualité » et M « lévénement la pièce est de mauvaise qualité ». Les données historiques révèlent que 98% des pièces du fournisseur 1 sont de bonne qualité et 5% des pièces provenant du fournisseur 2 sont de mauvaise qualité. Sachant quune pièce est de mauvaise qualité, quelle est la probabilité quelle provienne du fournisseur 1?

8 Diagramme arborescent 1 ère étape2 ème étape P( A 1 B )= P(B|A 1 ) P(A 1 ) P( A 2 B ) = P(B|A 2 ) P(A 2 ) P( A 2 M )= P(M|A 2 ) P(A 2 ) P( A 1 M )= P(M|A 1 ) P(A 1 ) P( M | A 1 ) P( A 1 ) P( A 2 ) P( B | A 2 ) P( M | A 2 ) P( B | A 1 ) Probabilités conditionnelles Probabilités jointes Probabilités a priori Probabilités a posteriori

9 P( M | A 1 ) = 0,02 P( A 1 ) = 0,65 P( A 2 ) = 0,35 P( B | A 2 ) = 0, 95 P( M | A 2 ) = 0, 05 P( B | A 1 ) = 0,98 P( A 1 B ) = 0, 637 P( A 2 B ) = 0, 3325 P( A 2 M ) = 0, 0175 P( A 1 M ) = 0, 013 Diagramme arborescent Probabilités a priori Probabilités conditionnellesProbabilités jointes

10 Exemple - suite

11 Exemple Joe et Arthur ont lhabitude de jouer aux dés (jeu A avec 2 dés) et parfois ils jouent au jeu B qui nécessite 1 seul dé. Le jeu B est utilisé 2 fois plus souvent que le jeu A. Dans les 2 cas, les joueurs doivent lancer le ou les dés. Sils jouent au jeu A, ils considèrent la somme des valeurs sur les dés. Sils jouent au jeu B, ils considèrent la valeur sur le dé. À un moment donné on entend Joe qui dit à Arthur quil a obtenu 6. Quelle est la probabilité quils jouent au jeu A? 5/17

12 Un projet de nouveau centre dachat entrera en compétition avec la boutique L.S. Vêtements. Sil est construit le propriétaire de L.S. Vêtements croit quil sera nécessaire de déménager. Le centre dachat ne sera construit que si un changement de zonage est apprové par la municipalité. Mais auparavent, le comité de planification doit faire une recommandation au conseil municipal. Posons: –A 1 = événement correspondant au changement de zonage approuvé –A 2 = événement correspondant au changement de zonage refusé Probabilités a priori –jugement subjectif: P(A 1 ) =0,7, P(A 2 ) = 0,3 Exemple: L. S. Vêtements

13 Nouvelle information: Le comité de planification a recommandé de ne pas changer le zonage. –Définissons B lévénement correspondant à une recommandation négative par le comité de planification. –Sachant B, est-ce que L. S.Vêtements devrait mettre à jour (réviser) ses probabilités concernant lacceptation ou le refus de nouveau zonage par le conseil municipal? –Quelles sont P(A 1 |B) et P(A 2 |B) (probabilités a posteriori) Probabilités conditionnelles: –Lhistoire a montré que: P(B|A 1 ) = 0,2 P(B|A 2 ) = 0,9 –20% des fois, lorsque le changement de zonage avait été approuvé par le conseil municipal, la recommandation du comité de planification avait été négative; et 90% des fois, lorsque le changement de zonage avait été refusé par le conseil municipal, la recommandation du comité de planification avait été négative

14 Diagramme arborescent P( B c | A 1 ) =.8 P( A 1 ) =.7 P( A 2 ) =.3 P( B | A 2 ) =.9 P( B c | A 2 ) =.1 P( B | A 1 ) =.2 P( A 1 B ) =.14 P( A 2 B ) =.27 P( A 2 B c ) =.03 P( A 1 B c ) =.56 Example: L. S. Vêtements

15 Exemple: L. S. Vêtements Probabilités a posteriori Étant donné la décision du comité de planification de ne pas recommander le changement de zonage, on met à jour les probabilités a priori (afin dobtenir les probabilités a posteriori) comme suit:

16 Exemple: L. S. Vêtements Conclusions –La recommendation du comité de planification est une bonne nouvelle pour L. S. Vêtements. La probabilité a posteriori que la municipalité approve le zonage est 0,34 contre une probabilité a priori de 0,70.

17 Exemple Supposons que 75% dune population soit vaccinée contre une certaine maladie. La probabilité dattraper cette maladie est de 0,1 si on est vacciné et 0,8 si on nest pas vacciné. Une personne est choisie au hasard de la population. Quelle est la probabilité pour quelle a) soit vaccinée et ait la maladie? 3/40 b) ait la maladie? 11/40 c) soit vaccinée si elle a la maladie? 3/11 d) soit vaccinée si elle na pas la maladie? 27/29 e) ne soit pas vaccinée si elle a la maladie? 8/11 f) ne soit pas vaccinée si elle na pas la maladie? 2/29

18 Probabilités conditionnelles: quelques règles de calcul P(A B|C)=P(A|C)+P(B|C)- P(A B|C) P(A|C)=1-P(A|C) P(A B|C)=P(A|C)-P(A B|C)

19 Exemple Un joueur achète un billet lui permettant de participer à un jeu constitué d'une section à gratter suivi d'une loterie. Il gratte une case sur le billet. Il peut alors gagner 100 $ avec une probabilité de 0,2 ou bien ne rien gagner. On note G l'événement : « le joueur gagne dans la section à gratter ». Il participe ensuite à une loterie avec le même billet (qu'il ait gagné ou non dans la section à gratter). Il peut alors gagner 100 $, 200 $ ou rien. On note par : L100 l'événement : « le joueur gagne 100 $ à la loterie »; L200 l'événement : « le joueur gagne 200 $ à la loterie »; P l'événement : « le joueur ne gagne rien à la loterie ». Les conditions du jeu sont telles que : –Si le joueur n'a rien gagné au grattage, la probabilité qu'il gagne 100 $ à la loterie est 0,15 et la probabilité qu'il gagne 200 $ est 0,08. Dans lautre cas, cest-à-dire lorsque le joueur gagne au grattage, la probabilité quil gagne 100 $ à la loterie est cinq fois la probabilité quil gagne 200 $. Finalement, les habitués à ce jeu du hasard estiment que la probabilité de gagner 100 $ à la loterie (qu'ils aient gagné ou non au grattage) est 0,2. Calculer la probabilité pour que le joueur gagne 100 $ à la loterie, sachant qu'il a gagné dans la section à gratter;.4 Calculer la probabilité pour que le joueur ne gagne rien à la loterie;.72 Sachant que le joueur a gagné 200 $ à loterie, calculer la probabilité quil na rien gagné dans la section à gratter..8

20 Exemple Au jeu de la roulette comprenant 12 cases, chaque joueur mise en déposant des jetons sur ces 12 cases portant chacune un numéro (1 à 12). À chaque tour de roulette, la roue indique un gagnant parmi ces 12 numéros. Une participation au jeu comprend 2 tours successifs de roulette. Après le premier tour, les joueurs peuvent modifier le nombre de jetons placés sur les cases. Un joueur place ses jetons sur des cases distinctes indépendamment des autres joueurs; donc, il n'est pas exclu que l'un ou l'autre des jetons d'un joueur soit sur une même case qu'un des jetons d'un autre joueur. Considérons les stratégies des deux joueurs. SA : La stratégie du joueur A est de placer 4 jetons pour le premier tour; s'il gagne, il doublera le nombre de jetons. Sinon, il réduira de moitié le nombre de jetons pour le second tour. SB : La stratégie du joueur B est identique à celle de A pour le premier tour. Pour le second, il réduira de moitié le nombre de jetons s'il gagne au premier tour, mais il doublera le nombre de jetons s'il ne gagne pas lors du premier tour.

21 Exemple - suite Formuler une expérience aléatoire adéquate et présenter l'ensemble fondamental, en indiquant le nombre de résultats, dans la modélisation de chacune des situations suivantes : –la stratégie du joueur A; –la stratégie du joueur B; –les stratégies des deux joueurs à la fois. Calculer la probabilité que : –le joueur A gagne au moins une fois à un des deux tours; 4/9 –le joueur B gagne seulement à un des deux tours; 13/18 –les deux joueurs ne gagnent jamais. 10/81


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