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http://xmaths.free.fr/ TES Probabilités Corrections 1 1 O Exercice 20 On choisit un enfant au hasard. On note A l'événement : « l'enfant est porteur du caractère génétique A » et A son contraire. On note T+ l'événement : « le test est positif » et T- le contraire de T+. 1°) En sachant que dans la population étudiée, un enfant sur 1000 est porteur du caractère A, on peut faire l'arbre de probabilités suivant : T+ p(AT+) = 0,001 x 0,99 = 0,00099 A T- p(AT-) = 0,001 x 0,01 = 0,00001 T+ p( A T+) = 0,999 x 0,02 = 0,01998 A T- p( A T-) = 0,999 x 0,98 = 0,97902 L'événement T+ « avoir un test positif » est la réunion des deux événements disjoints AT+ et A T+ . On a donc p(T+) = p(AT+) + p( A T+) (formule des probabilités totales) D'après l'arbre P(T+) = 0,001 x 0,99 + 0,999 x 0,02 = 0,00099 + 0,01998 donc p(T+) = 0,02097 La probabilité qu'un enfant ayant un test positif soit porteur du caractère A, notée p T+ (A) est : p T+ (A) = p(AT+) p(T+) = 0,00099 0,02097 donc p T+ (A) = 11 233 4,7% 2°) Si le test est utilisé avec une population pour laquelle des études statistiques ont montré qu'un enfant sur 100 était porteur du caractère A, on pourra faire l'arbre de probabilités suivant : T+ p(AT+) = 0,01 x 0,99 = 0,0099 A T- p(AT-) = 0,01 x 0,01 = 0,0001 T+ p( A T+) = 0,99 x 0,02 = 0,0198 A T- p( A T-) = 0,99 x 0,98 = 0,9702 On a alors P(T+) = 0,01 x 0,99 + 0,99 x 0,02 = 0,0099 + 0,0198 donc p(T+) = 0,0297 La probabilité qu'un enfant ayant un test positif soit porteur du caractère A, est : p T+ (A) = p(AT+) p(T+) = 0,0099 0,0297 donc p T+ (A) = 1 3 33,3% 3°) On utilise le test avec une population pour laquelle des études statistiques ont montré qu'un enfant avait une probabilité p d'être porteur du caractère A. En utilisant la même méthode qu'aux questions précédentes, on peut écrire : P(T+) = p x 0,99 + (1 - p) x 0,02 = 0,99 p + 0,02 - 0,02 p = 0,97 p + 0,02 La probabilité qu'un enfant ayant un test positif soit porteur du caractère A, est : p T+ (A) = p(AT+) p(T+) = 0,99p 0,97p + 0,02 donc V(p) = 99p 97p + 2 (On peut justifier que la fonction V est croissante sur [0 ; 1]) La représentation graphique de V(p) pour p [0 ; 1] permet de voir que la valeur prédicitive est satisfaisante (proche de 1) lorsque le test est appliqué à une population pour laquelle le risque est assez important. Dans le cas contraire, la valeur prédictive est faible. Un tel test appliqué à une population ayant un risque faible comme dans le 1°) conduit à un résultat non satisfaisant dans 95% des cas. Il peut donc avoir dans un tel cas un effet plus néfaste (inquiétude, stress) que bénéfique. 0,001 0,999 0,99 0,01 0,02 0,98 0,01 0,99 0,99 0,01 0,02 0,98

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    O

    Exercice 20

    On choisit un enfant au hasard.

    On note A l'vnement : l'enfant est porteur du caractre gntique A et

    A

    son contraire.

    On note T+ l'vnement : le test est positif et T- le contraire de T+.

    1) En sachant que dans la population tudie, un enfant sur 1000 est porteur du caractre A, on peut faire l'arbre de probabilits suivant :

    T+ p(AT+) = 0,001 x 0,99 = 0,00099

    A

    T- p(AT-) = 0,001 x 0,01 = 0,00001

    T+ p(

    A

    T+) = 0,999 x 0,02 = 0,01998

    A

    T- p(

    A

    T-) = 0,999 x 0,98 = 0,97902

    L'vnement T+ avoir un test positif est la runion des deux vnements disjoints AT+ et

    A

    T+ .

    On a donc p(T+) = p(AT+) + p(

    A

    T+) (formule des probabilits totales) D'aprs l'arbre P(T+) = 0,001 x 0,99 + 0,999 x 0,02 = 0,00099 + 0,01998 donc p(T+) = 0,02097 La probabilit qu'un enfant ayant un test positif soit porteur du caractre A, note pT+(A) est :

    pT+(A) = p(AT+)

    p(T+) = 0,00099

    0,02097 donc pT+(A) =

    11233

    4,7%

    2) Si le test est utilis avec une population pour laquelle des tudes statistiques ont montr qu'un enfant sur 100 tait porteur du caractre A, on pourra faire l'arbre de probabilits suivant :

    T+ p(AT+) = 0,01 x 0,99 = 0,0099

    A

    T- p(AT-) = 0,01 x 0,01 = 0,0001

    T+ p(

    A

    T+) = 0,99 x 0,02 = 0,0198

    A

    T- p(

    A

    T-) = 0,99 x 0,98 = 0,9702

    On a alors P(T+) = 0,01 x 0,99 + 0,99 x 0,02 = 0,0099 + 0,0198 donc p(T+) = 0,0297 La probabilit qu'un enfant ayant un test positif soit porteur du caractre A, est :

    pT+(A) = p(AT+)

    p(T+) = 0,0099

    0,0297 donc pT+(A) =

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    33,3%

    3) On utilise le test avec une population pour laquelle des tudes statistiques ont montr qu'un enfant avait une probabilit p d'tre porteur du caractre A.

    En utilisant la mme mthode qu'aux questions prcdentes, on peut crire :

    P(T+) = p x 0,99 + (1 - p) x 0,02 = 0,99 p + 0,02 - 0,02 p = 0,97 p + 0,02 La probabilit qu'un enfant ayant un test positif soit porteur

    du caractre A, est :

    pT+(A) = p(AT+)

    p(T+) = 0,99p

    0,97p + 0,02 donc V(p) = 99p

    97p + 2

    (On peut justifier que la fonction V est croissante sur [0 ; 1])

    La reprsentation graphique de V(p) pour p [0 ; 1] permet de voir que la valeur prdicitive est satisfaisante (proche de 1) lorsque le test est appliqu une population pour laquelle le risque est assez important.

    Dans le cas contraire, la valeur prdictive est faible. Un tel test appliqu une population ayant un risque faible

    comme dans le 1) conduit un rsultat non satisfaisant dans 95% des cas. Il peut donc avoir dans un tel cas un effet plus nfaste (inquitude, stress) que bnfique.

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