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Bonjour, je suis élève de terminale et je bloque depuis 2 jours sur un exercices de maths. Voici l'énoncé: " Un test a été mis au point pour le dépistage d'une maladie. Le laboratoire fabricant le test fournit les caractéristiques suivantes: - la probabilité qu'un individu atteint par la maladie présente un test positif est 0, 99. - la probabilité qu'un individu non atteint par la maladie présente un test négatif est également de 0, 99. On s'intéresse à une population "cible" dans laquelle on procède à un test de dépistage systématique. Un individu est choisi au hasard dans une population cible. M désigne l'événement "l'individu est malade" et T désigne l'événement "le test de l'individu choisi est positif". Exercice probabilité test de dépistage un. On pose p(M) = p 1)Interpréter les quantités 0, 99, données en hypothèses, en termes de probabilités conditionnelles. (ma réponse: Pm(T)=0. 99, la probabilité que le test soit positif sachant que la personne est malade est 0, 99. Pm barre = 1-m (T barre = 1-T)=0, 99, la probabilité que le test soit positif sachant que la personne n'est pas malade est 0, 99.

Autrement dit, on est conduit à faire des hypothèses qui peuvent être sujettes à caution. Elles sont d'ailleurs l'objet d'une polémique, car elles ne s'appuient pas toujours sur des arguments physiques. Exercice probabilité test de dépistage le. Source: Tangente HS n°17 (Nicolas Delerue) Une application étonnante: la contrebande d'ivoire Gilles Guillot, de l'Université technique du Danemark, décrit une application originale: les statistiques bayésiennes sont utilisées pour identifier l'origine des ivoires d'Afrique saisis par la douane aux aéroports. L'ADN prélevé sur les ivoires est comparé à celui d'éléphants dont l'origine géographique est bien identifiée; la formule de Bayes utilise ces informations pour calculer la probabilité que l'échantillon provienne d'une certaine latitude et longitude, et pour identifier ainsi son origine probable. A l'échelle du continent africain, la moitié des échantillons peuvent ainsi être localisés avec une erreur inférieure à 500 km. QUAND UTILISER LES STATISTIQUES BAYESIENNES? Les deux approches se complètent, la statistique classique étant en général préférable lorsque les informations sont abondantes et d'un faible coût de collecte.