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Axiomes des probabilités

En théorie des probabilités, les axiomes de probabilités, également appelés axiomes de Kolmogorov du nom d'Andreï Nikolaievitch Kolmogorov qui les a développés, désignent les propriétés que doit vérifier une application afin de formaliser l'idée de probabilité.

Ces propriétés peuvent être résumées ainsi : si est une mesure sur un espace mesurable , alors doit être un espace de probabilité.

Le théorème de Cox fournit une autre approche pour formaliser les probabilités, privilégiée par certains bayésiens.

Dans ce qui suit, on considère un ensemble non vide muni d'une tribu .

Premier axiome

On appelle évènements les éléments de .

Pour tout événement :

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

Deuxième axiome

désignant l'univers associé à l'expérience aléatoire considérée,

,

C'est-à-dire que la probabilité de l'événement 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 événements élémentaires est égale à 1.

Troisième axiome

Toute famille dénombrable d'événements deux à deux disjoints (on dit aussi : deux à deux incompatibles), satisfait :

.

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

Conséquences

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

Remarque : en particulier, cela interdit à l'univers d'être vide, le deuxième axiome exigeant que sa mesure vaille 1 (et ne soit donc pas nulle a fortiori).

  • Si , sont deux événements incompatibles (ou disjoints), alors
  • Plus généralement, si est une famille d'événements 2 à 2 incompatibles, alors
  • ;

Cette relation signifie que la probabilité que B se réalise, mais pas A, est égale à la différence . Cette relation découle de ce que B est réunion disjointe de et de

  • En particulier, si , alors

C'est la propriété de croissance de la probabilité. En effet, dans le cas particulier où , la propriété précédente s'écrit

où le premier terme est clairement positif ou nul.
  • Dans le cas particulier où cela donne que, pour tout événement ,

Ceci signifie que la probabilité pour qu'un événement 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'événement contraire que celle de l'événement lui-même.

  • Pour tous événements , ,

Ceci signifie que la probabilité pour que l'un au moins des événements ou se réalise est égale à la somme des probabilités pour que se réalise, et pour que se réalise, moins la probabilité pour que et se réalisent simultanément. De même,

qui donne la probabilité de la réunion de n ensembles non nécessairement disjoints.

  • Par récurrence, l'inégalité obtenue pour n=2 se généralise :

Limites croissantes et décroissantes ou Propriété de la continuité monotone

  • Toute suite croissante d'événements satisfait :

C'est-à-dire que la probabilité de la limite d'une suite croissante d'événements (qui est dans ce cas la réunion - dénombrable - de tous les événements de cette suite) est égale à la limite de la suite numérique des probabilités de ces événements.

  • Toute suite décroissante d'événements satisfait :

C'est-à-dire que la probabilité de la limite d'une suite décroissante d'événements (qui est dans ce cas l'intersection - dénombrable - de tous les événements de cette suite) est égale à la limite de la suite numérique des probabilités de ces événements.

  • Inégalité de Boole. Toute suite d'événements satisfait :
  • Signalons deux conséquences importantes de l'inégalité de Boole :

Formulation à partir de la théorie de la mesure

De manière équivalente, on définit plus simplement le triplet représentant un espace probabilisé, comme un espace mesuré dont la mesure, , a la particularité d'avoir une masse totale égale à 1 :

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