Types de probabilité
Vous trouverez ici tous les types de probabilités qui existent et comment elles sont calculées. Nous expliquons chaque type de probabilité en détail et donnons des exemples afin que vous compreniez les différences entre les types.
Quels sont les différents types de probabilité ?
Tous les types de probabilité qui existent sont les suivants :
- probabilité objective
- probabilité subjective
- probabilité classique
- probabilité de fréquence
- probabilite conditionnelle
- probabilité de Poisson
- probabilité binomiale
- Probabilité hypergéométrique
- probabilité simple
- probabilité conjointe
Vous pouvez également voir d’autres types tels que la probabilité mathématique ou la probabilité logique dans certaines classifications de types de probabilité, car il s’agit d’un concept très large et peut être classé en utilisant différents critères. Mais en réalité, ces autres types de probabilités peuvent également être inclus dans la liste dressée sur cette page.
Logiquement, juste avec le nom de chaque type de probabilité, vous ne saurez pas ce qu’est chaque type, nous allons donc expliquer chacun d’entre eux ci-dessous en détail.
probabilité objective
La probabilité objective est basée sur des critères objectifs pour déterminer la probabilité d’un événement.
Par exemple, si nous voulons calculer la probabilité objective qu’il pleuve par temps nuageux, nous devons faire une étude statistique. Imaginez que nous ayons analysé les 30 derniers jours nuageux et dont il a plu 17 jours, alors nous calculons la probabilité objective comme suit :
Comme vous pouvez le constater, nous ne nous sommes basés sur l’opinion de personne pour calculer la probabilité objective, mais nous nous sommes plutôt basés sur une étude et à partir des résultats nous avons calculé la probabilité.
De même, la probabilité objective est divisée en deux autres types : la probabilité théorique et la probabilité empirique . Pour voir les différences entre eux, cliquez ici :
probabilité subjective
La probabilité subjective est basée sur l’expérience d’une personne dans la prédiction de la probabilité qu’un événement se produise, c’est-à-dire qu’elle est basée sur des critères subjectifs.
Par exemple, on peut obtenir la probabilité subjective qu’il pleuve demain en interrogeant un météorologue, qui s’appuiera sur ses connaissances et son expérience en la matière pour déterminer ladite probabilité.
La probabilité subjective est donc l’opposé de la probabilité objective.
Vous pouvez voir plus d’exemples de ce type de probabilité ici :
probabilité classique
La probabilité classique , également appelée probabilité a priori , est basée sur la logique pour calculer la probabilité d’un événement, c’est-à-dire qu’elle effectue un calcul théorique de la probabilité.
Par exemple, pour connaître la probabilité de « tirer le chiffre 4 sur un jet de dé », nous n’avons pas besoin de faire d’expériences. Puisqu’un dé a six faces différentes, la probabilité d’obtenir un nombre donné sera de 1/6 :
Mais ce n’est qu’un calcul théorique, alors peut-être que nous lançons un dé dix fois et que nous n’en obtenons pas quatre, ou vice versa, nous obtenons le chiffre quatre sur les dix lancers.
Au cas où cela vous intéresserait, je vous laisse notre article sur ce type de probabilité :
Probabilité de fréquence
La probabilité de fréquence , également appelée probabilité fréquentiste , est la fréquence relative attendue à long terme pour un événement élémentaire dans une expérience aléatoire.
Pour calculer la probabilité de fréquence d’un événement, l’expérience doit être réalisée un grand nombre de fois et diviser le nombre de cas favorables obtenus par le nombre total de répétitions effectuées.
La définition de ce type de probabilité est très similaire à la probabilité objective, mais la différence est qu’en probabilité de fréquence, la même expérience est répétée des milliers de fois. Vous pouvez voir un exemple complet dans le lien suivant :
Probabilite conditionnelle
La probabilité conditionnelle , également appelée probabilité conditionnelle , indique la probabilité qu’un événement A se produise si un autre événement B se produit. La probabilité conditionnelle prend donc en compte non seulement l’événement lui-même, mais également les événements antérieurs.
Comme vous pouvez le constater, ce type de probabilité est un peu plus difficile à comprendre et donc aussi plus difficile à calculer. C’est pourquoi je vous recommande de consulter l’explication détaillée de la façon dont il est calculé :
probabilité de Poisson
La probabilité de Poisson indique la probabilité qu’un nombre donné d’événements se produisent pendant une certaine période de temps.
Ce type de probabilité est très utile lorsque la probabilité que l’événement se produise est très faible.
La distribution de Poisson est la fonction qui définit ce type de probabilité. Vous pouvez consulter la formule de distribution de Poisson dans le lien suivant :
Probabilité binomiale
La probabilité binomiale est utilisée pour définir mathématiquement des événements dans lesquels il n’y a que deux résultats possibles, que nous appellerons « succès » et « échec ».
Par exemple, lorsque l’on lance une pièce de monnaie, il n’y a que deux résultats possibles (pile ou face). Si nous choisissons face, notre cas de réussite sera lorsque face apparaîtra sur la pièce, tandis que notre cas d’échec sera lorsque face apparaîtra sur la pièce.
Ainsi, la distribution binomiale nous indique la probabilité d’un certain nombre de cas réussis d’une séquence.
Probabilité hypergéométrique
La probabilité hypergéométrique est très similaire à la probabilité binomiale, mais elles diffèrent par le remplacement.
La probabilité hypergéométrique indique la probabilité du nombre de cas de réussite dans une extraction aléatoire et sans remplacement de n éléments d’une population.
Ainsi, la probabilité hypergéométrique est définie par la distribution hypergéométrique.
Probabilité simple
La probabilité simple est la probabilité qu’un événement simple se produise dans l’espace échantillon.
La probabilité simple est calculée en divisant le nombre de cas favorables d’une expérience par le nombre total de résultats possibles de l’expérience.
C’est la règle dite de Laplace. Gardez à l’esprit que cette formule ne peut être utilisée que si tous les événements dans l’espace échantillon ont la même probabilité d’occurrence, c’est-à-dire s’il s’agit d’un espace échantillon équiprobable.
Probabilité conjointe
La probabilité conjointe (ou probabilité composée) indique la probabilité que deux événements se produisent en même temps.
La probabilité conjointe et la probabilité simple sont donc deux types de probabilités opposés.
Pour trouver la probabilité conjointe de deux ou plusieurs événements, vous devez maîtriser plusieurs concepts de la théorie des probabilités, je vous recommande donc de voir l’explication détaillée de la façon dont elle est calculée en cliquant ici :
à propos de l'auteur
Pr Amélia Rodriguez
En mettant l'accent sur l'apprentissage interactif et les applications pratiques, la professeure Amélia Rodriguez propose des tutoriels complets et des exemples concrets pour rendre les concepts de probabilité accessibles et pertinents pour la vie de ses étudiants. Lire plus