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Théorie des probabilités

Probability theory is the mathematical framework for analyzing random events and uncertainty.
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Description

La théorie des probabilités donne un moyen de mesurer l’incertitude. Elle décrit des phénomènes aléatoires – du mouvement brownien des grains de pollen dans l’eau aux amas de galaxies. Elle repose sur l’espace probabilisé : un ensemble d’issues possibles, chacune associée à un nombre entre 0 et 1, la somme de toutes étant égale à 1. La probabilité conditionnelle (chance qu’un événement se produise sachant qu’un autre s’est produit) affine nos suppositions ; le théorème de Bayes inverse la condition et met à jour les probabilités avec de nouvelles données. C’est le moteur des filtres anti-spam, du diagnostic médical et de l’apprentissage automatique.

Histoire

L’étude formelle des probabilités a commencé au XVIIe siècle avec la correspondance de Pascal et Fermat en 1654. L’œuvre posthume de Jacob Bernoulli « Ars Conjectandi » (1713) a introduit la loi des grands nombres. Thomas Bayes (1763) et Pierre-Simon Laplace ont formulé le principe de probabilité inverse – le théorème de Bayes. En 1933, Andreï Kolmogorov dans « Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung » a axiomatisé la théorie sur la base de la théorie de la mesure, reliant les mathématiques pures à l’expérience.

Comment ça marche

La théorie des probabilités fonctionne en définissant l’espace des issues élémentaires et une fonction de probabilité. Les règles – additivité pour des événements incompatibles, multiplication pour des événements indépendants – permettent de calculer les probabilités d’événements complexes. La loi des grands nombres garantit qu’avec l’augmentation du nombre d’essais, la moyenne empirique tend vers l’espérance mathématique. Le théorème central limite affirme que les sommes de variables aléatoires indépendantes sont normalement distribuées à la limite, ce qui justifie les statistiques fréquentistes. La probabilité conditionnelle et le théorème de Bayes fournissent un mécanisme de mise à jour des connaissances lorsque de nouvelles informations arrivent. L’appareil de la théorie de la mesure formalise les distributions via les fonctions de répartition, les densités ou les fonctions caractéristiques.

En pratique

Les compagnies d’assurance déterminent le prix des polices, les météorologues annoncent un pourcentage de précipitations et les médecins évaluent les risques des traitements – tout est basé sur des calculs de probabilité.

Anecdote

Si vous mélangez un jeu de 52 cartes, l’ordre obtenu n’a presque certainement jamais existé auparavant dans l’histoire. Le nombre de permutations est tellement énorme (8×10⁶⁷) que même si chaque habitant de la Terre mélangeait un jeu chaque seconde depuis le Big Bang, nous serions loin de reproduire une combinaison.

Concept graph →

Formules

$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valeur de fonction
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — écart type
∏opérateurProduct over all data points i — opérateur produit
expopérateurExponential function — fonction exponentielle
\mathcal{l}_{\rmdesi}=\prod_i\exp(-\frac{1}{2}[\frac{f(x_i)-y_i}{σ_i}]) · 2601.06656
$$H(f) = \mathbb{E}[I(Y > \tilde{Y}) I(f(X) > f(\tilde{X}))]$$
Probability that predicted and observed orders agree.
Ce qu'il y a dans la formule
Hvariableconcordance probability — concordance probability
fvariablescoring function — function
Yvariableobserved response — response variable
Xvariableinput features — feature vector
Ỹvariableindependent copy of observed response — response variable
X̃variableindependent copy of input features — feature vector
Eopérateuraverages over the random variables — expectation operator
Iopérateurreturns 1 if condition true, 0 otherwise — indicator function
h(f_t)=\mathbb{e}_{x,\tilde{x},y,\tilde{y}}[i(y>\tilde{y})i(f_t(x)>f_t(\tilde{x}))] · 2607.00995
$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
Ce qu'il y a dans la formule
P(D|θ)variableprobability of data given parameters — probabilité
y_modelvariablemodel prediction — value
y_datavariableobserved data point — value
σvariablestandard deviation of Gaussian noise — écart type
logopérateurnatural logarithm — logarithme
∑opérateursum over all data points — somme
\logp(d|θ)=-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n[\frac{(r_{\rmmodel}^{i}-r_{\rmdata}^{i})^2}{σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2}+\log(2π(σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2))] · 2607.05510v1
$$f(x) \propto x^{-k}$$
A probability distribution following a power law.
Ce qu'il y a dans la formule
fvariableprobability density function — probability density function
xvariablerandom variable — variable aléatoire
kvariablepower law exponent — power law exponent
f(v)\proptov^{-5} · 2601.03344v2
$$P = \sin^2(\theta)$$
Probability oscillates with a phase angle.
Ce qu'il y a dans la formule
Pvariableprobability of oscillation — probabilité
θvariablemixing angle or phase — phase angle radian
p_{garrowγ}=\sin^2(\frac{2\kappab_0q\sqrt{mn}l}{c}) · 2605.14050v1
$$S = -\sum_i p_i \ln p_i$$
Measure of uncertainty in a probability distribution.
Ce qu'il y a dans la formule
SvariableShannon entropy — entropie
p_ivariableProbability of the i-th outcome — probabilité
\sum_iopérateurSum over all possible outcomes i — somme
\lnopérateurNatural logarithm (base e) — logarithme naturel
s=-\sum_ip_i\lnp_i · 2606.08686
h=-\sum_{i}p_i\log_2p_i · 2607.01833

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