# Probabilità condizionata

In teoria della probabilità la probabilità condizionata di un evento $A$ rispetto a un evento $B$ è la probabilità che si verifichi $A,$ sapendo che $B$ è verificato. Questa probabilità, indicata $P(A|B)$ o $P_{B}(A)$, esprime una "correzione" delle aspettative per $A,$ dettata dall'osservazione di $B.$
Poiché, come si vedrà nella successiva definizione, $P(B)$ compare al denominatore, $P(A|B)$ ha senso solo se $B$ ha una probabilità non nulla di verificarsi.
È utile osservare che la notazione con il simbolo "barra verticale" è comune con la definizione del connettivo logico NAND.

## Esempio

Per esempio, la probabilità di ottenere "4" con il lancio di un dado a sei facce (evento $A$) ha probabilità $P(A)=1/6$ di verificarsi. Sapendo però che il risultato del lancio è un numero tra "4", "5" e "6" (evento $B$), la probabilità di $A$ diventa
    $P(A|B)={\frac {P(A\cap B)}{P(B)}}={\frac {P(A)+P(B)-P(A\cup B)}{P(B)}}={\frac {1/6+3/6-3/6}{3/6}}={\frac {1}{3}}.$
Si consideri questo secondo esempio, la probabilità di ottenere "1" con il lancio di un comune dado (evento $A$) ha probabilità $P(A)=1/6$ di verificarsi. Sapendo però che il risultato del lancio è un numero tra "4", "5" e "6" (evento $B$), la probabilità di $A$ diventa
    $P(A|B)={\frac {P(A\cap B)}{P(B)}}={\frac {P(A)+P(B)-P(A\cup B)}{P(B)}}={\frac {1/6+3/6-4/6}{3/6}}=0.$

## Definizione

La probabilità di $A$ condizionata da $B$ è
    $P(A|B)=P_{B}(A)={\frac {P(A\cap B)}{P(B)}},$
dove $P(A\cap B)$ è la probabilità congiunta dei due eventi, ovvero la probabilità che si verifichino entrambi.
In termini più rigorosi, dato uno spazio misurabile $(\Omega ,{\mathcal {A}})$ di misura $P,$ ogni evento $B$ eredita una struttura di spazio misurato $(B,{\mathcal {A}}_{B},P)$, restringendo gli insiemi misurabili a quelli contenuti in $B,$ ed induce una nuova misura $P'_{B}(A)=P(A\cap B)$ su $(\Omega ,{\mathcal {A}})$, con $P'_{B}(\Omega )=P(B)$. Se $(\Omega ,{\mathcal {A}},P)$ è uno spazio probabilizzato ($P(\Omega )=1$) e $B$ non è trascurabile ($P(B)\neq 0$), allora riscalando $P'_{B}$ a $\textstyle P_{B}={\frac {1}{P(B)}}P'_{B}$ si ottiene lo spazio probabilizzato $\textstyle (\Omega ,{\mathcal {A}},P_{B})$ delle probabilità condizionate da $B.$

## Proprietà

La formula della probabilità condizionata permette di descrivere la probabilità congiunta come
    $P(A\cap B)=P(A|B)P(B).$
Ossia, la probabilità che si verifichino sia $A$ sia $B$ è uguale alla probabilità che si verifichi $B$ moltiplicata per la probabilità che si verifichi $A$ supponendo che $B$ sia verificato.
Due eventi $A$ e $B$ sono indipendenti quando vale una delle tre equazioni equivalenti:
* $P(A\cap B)=P(A)P(B);$
* $P(A|B)=P(A);$
* $P(B|A)=P(B).$
Per trovare la probabilità dell'evento a destra negato (anche detto complementare) si può usare la seguente formula:
    $P(\neg A|B)=1-P(A|B).$

### Casi particolari

Se $A$ e $B$ sono eventi disgiunti, cioè se $A\cap B=\varnothing$, le loro probabilità condizionate sono nulle: sapendo che uno dei due eventi si è verificato, è impossibile che si sia verificato anche l'altro.
Se l'evento $A$ implica l'evento $B$, cioè se $A\subset B$, allora la loro intersezione è $A,$ per cui $P(A\cap B)=P(A)$ e:
* $P(B|A)={\frac {P(A)}{P(A)}}=1$ ($A$ implica $B$);
* $P(A|B)={\frac {P(A)}{P(B)}}$ ($B$ è necessario per $A$).
Nel caso di una misura di probabilità uniforme su uno spazio Ω finito, questa formula per $P(A|B)$ esprime la definizione classica di probabilità come "casi favorevoli ($A$) su casi possibili ($B$)".
Invece, per $P(B|A)$ otteniamo il valore 1 che, per un numero finito di valori lo stesso Bayes interpretò in senso lato come la certezza che il tutto sia condizionato dalla parte.

### Ulteriori definizioni

Il valore atteso condizionato $E[X|B]$ di una variabile aleatoria $X$ ad un evento $B$ è il valore atteso di $X$ calcolato sulle probabilità $P_{B}$ (cioè condizionate da $B$).
La probabilità di un evento $A$ può essere condizionata da una variabile aleatoria discreta $X,$ originando una nuova variabile aleatoria, $Y=P(A|X)$, che per $X=x$ assume il valore $Y=P(A|x)$.

## Applicazioni

Il teorema di Bayes esprime l'uguaglianza simmetrica $P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)$ del teorema della probabilità composta come
    $P(A|B)=P(B|A){\frac {P(A)}{P(B)}}.$
Questo teorema è alla base dell'inferenza bayesiana in statistica, dove $P(A)$ è detta "probabilità a priori di $A$" e $P(A|B)$ "probabilità a posteriori di $A$".

## Paradossi

Molti paradossi sono legati alla probabilità condizionata e derivano sia da un'errata formulazione del problema sia dalla confusione di $P(A|B)$ con $P(A)$ o con $P(B|A).$
Esempi particolari sono il paradosso delle due buste, il paradosso dei due bambini, il problema di Monty Hall e il paradosso di Simpson.