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Certes, beaucoup de ces gens seront en réalité non malades, mais il suffira pour cela de faire des tests complémentaires plus long et plus onéreux... En faisant ce test, on a évité de faire faire les tests complémentaires à toute la population: on a ainsi divisé la population de départ à examiner par plus de 476! * calcul effectué: \(99 \% \times 0. 01 \% + 0. 2 \% \times 99. 99 \% = 0. 20988 \% \) Imaginons ce test sur une population de \(40\ 000\ 000\) de personnes: il sera positif pour \(83\ 952\) personnes, dont \(4\ 000\) seulement seront vraiment malades. Il faudra donc effectuer les tests complémentaires sur ces \(83\ 952\) personnes au lieu des \(40\) millions. Par ailleurs, n'oublions pas que 40 personnes auront un test négatif tout en étant malades... E3C2 - Spécialité maths - Probabilité - 2020 - correction. :( Pour aller plus loin: un peu de vocabulaire statistique Vous comprenez donc mieux ma phrase du début de l'article: " je vous donne ici la prévalence de la maladie, ainsi que la sensibilité et la spécificité du test. Je demande alors la valeur prédictive positive (VPP) ".
Théorème: Soit $(A_n)$ un système complet d'événements, tous de probabilité non nulle. Alors, pour tout événement $B$, on a: $$P(B)=\sum_{n\geq 1}P_{A_n}(B)P(A_n). $$ Si de plus $P(B)>0$, on a pour tout entier $k$ l'égalité: $$P_B(A_k)=\frac{P_{A_k}(B)P(A_k)}{P(B)}=\frac{P_{A_k}(B)P(A_k)}{\sum_{n\geq 1}P_{A_n}(B)P(A_n)}. $$ Cette formule est souvent utilisée lorsque le système complet est constitué de $A$ et $\bar A$, un événement et son contraire. Dans ce cas, la formule se simplifie en: $$P_B(A)=\frac{P_A(B)P(A)}{P(B)}=\frac{P_A(B)P(A)}{P_A(B)P(A)+P_{\bar A}(B)P(\bar A)}. $$ Application aux tests de dépistage Vous êtes directeur de cabinet du ministre de la santé. Probabilité : Test de dépistage. : exercice de mathématiques de terminale - 300153. Une maladie est présente dans la population, dans la proportion d'une personne malade sur 10000. Un responsable d'un grand laboratoire pharmaceutique vient vous vanter son nouveau test de dépistage: si une personne est malade, le test est positif à 99%. Si une personne n'est pas malade, le test est positif à 0, 1%. Ces chiffres ont l'air excellent, vous ne pouvez qu'en convenir.
Faux positifs Difficulté: ☆☆ Lors du dépistage d'une maladie rare, touchant près d'une personne sur mille, les tests ne sont pas fiables à 100%. Après une campagne de dépistage, il y a alors des faux positifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme malades alors qu'elles sont saines. À l'inverse, il y a aussi des faux négatifs, c'est-à-dire des personnes dépistées comme saines mais en réalité malades. Le problème est alors de savoir quelle est la proportion de faux positifs parmi les détections. On suppose qu'un patient malade est détecté par le dépistage avec une probabilité de 99%. À l'inverse, un patient sain est détecté comme tel avec une probabilité de 95%. Exercice probabilité test de dépistage mon. Question 1) Quel est la malchance d'être diagnostiqué faux-positif, c'est à dire, quelle est la probabilité qu'une personne positive soit en fait non malade? Solution Question 2) Qu'en déduire sur le résultat d'un test positif? Comment expliquer cela? Solution