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NOÇÕES DE PROBABILIDADE 1. Espaço Amostral e Evento Espaço Amostral (E) é o conjunto de todos os resultados possíveis de um dado experimento. Exemplo: No lançamento de um dado, o espaço amostral é: E = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Evento (A) é qualquer subconjunto de um espaço amostral. Exemplo: No lançamento de um dado, o conjunto A = {1, 3, 5} (ocorrência de um número ímpar) é um evento.

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

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NOÇÕES DE PROBABILIDADE. 1. Espaço Amostral e Evento. Espaço Amostral (E) é o conjunto de todos os resultados possíveis de um dado experimento. Exemplo: No lançamento de um dado, o espaço amostral é: E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

1. Espaço Amostral e Evento

Espaço Amostral (E) é o conjunto de todos os resultados possíveis de um dado experimento.

Exemplo: No lançamento de um dado, o espaço amostral é: E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

Evento (A) é qualquer subconjunto de um espaço amostral.

Exemplo: No lançamento de um dado, o conjunto A = {1, 3, 5} (ocorrência de um número ímpar) é um evento.

Page 2: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

2. Definição

Probabilidade é o quociente entre o número de elementos do evento desejado [n(A)] e o número de elementos do espaço amostral [n(E)], desde que as amostras desse espaço amostral possam ocorrer de maneira eqüiprováveis (mesmas chances de ocorrer).

)(

)()(

En

AnAP

1)(0 AP

n(A) é o número de elementos do evento desejado

n(E) é o número de elementos do espaço amostral

a) 0,24b) 0,40c) 0,32d) 0,25e) 0,80

Exercício 1:

( ACAFE ) Num sorteio com número de 1 a 25, a probabilidade de ser sorteado um número múltiplo de 3 é:

ESPAÇO AMOSTRALE = {1, 2, 3, 4, ….., 23, 24, 25}

n(E) = 25

EVENTO DESEJADOA = {3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24}

n(A) = 8

)(

)()(

En

AnAP = 8

25= 0,32

Page 3: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 2:

Joga-se um dado “honesto” de seis faces e lê-se o número da face voltada para cima. Calcular a probabilidade de se obter:

ESPAÇO AMOSTRALE = {1, 2, 3, 4, 5,6}

a) EVENTO DESEJADO A = {4 }

n(A) = 1

n(E) = 6

)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 1

6= 0,16667..

a) o número 4 b) um número ímpar c) um número maior que 2 d) um número menor que 7 e) um número maior que 6

n(A) = 3

)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 3

6= 0,5..

b) EVENTO DESEJADO A = {1, 3, 5}

Page 4: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

ESPAÇO AMOSTRALE = {1, 2, 3, 4, 5,6}

c) EVENTO DESEJADO A = {3, 4, 5, 6 }

n(A) = 4

n(E) = 6

)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 4

6= 0,6666…. a) o número 4

b) um número ímpar c) um número maior que 2 d) um número menor que 7 e) um número maior que 6

n(A) = 6

)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 6

6= 1

d) EVENTO DESEJADO A = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

EVENTO CERTO

e) EVENTO DESEJADO A = { }

n(A) = 0

P(A) = 0

6= 0

)(

)()(

En

AnAP

EVENTO Impossível

Page 5: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 3:

( METODISTA ) Em um único sorteio envolvendo os números naturais de 1 a 200, a probabilidade de neste sorteio sair um número que seja múltiplo de sete é:

a) 14% b) 15% c) 18% d) 19% e) 20%

ESPAÇO AMOSTRALE = {1, 2, 3, 4, ….., 198, 199, 200}

EVENTO DESEJADOA = {7, 14, 21,……………………196 }

n(A) = ?

n(E) = 200)(

)()(

En

AnAP

n(A) = 28

an = a1 + (n – 1).r

P.A.

196 = 7 + (n – 1).7

196 = 7 + 7n – 7

28 = n

P(A) = 28

200= 0,14

x 100

14%

Page 6: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 4:

( ACAFE ) Uma urna contém 6 bolas brancas e 24 pretas.A probabilidade de sortearmos uma bola branca é de:

a) 40% b) 25% c) 80% d) 75% e) 20%

ESPAÇO AMOSTRALE = {B, B, B, B, B, B, P, P, P……..,P}

EVENTO DESEJADOA = {B, B, B, B, B, B }

n(A) = 6

n(E) = 30)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 6

30= 0,2

x 100

20%

Page 7: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 5:

A probabilidade de uma bola branca aparecer ao se retirar uma única bola de uma urna contendo 4 bolas brancas, 3 vermelhas e 5 azuis, é:

a) 40% b) 25% c) 80% d) 33% e) 20%

ESPAÇO AMOSTRALE = {B, B, B, B, V, V, V, A, A, A, A, A}

EVENTO DESEJADOA = {B, B, B, B }

n(E) = 4

n(E) = 12)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 4

12= 0,333…

x 100

33%

Page 8: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 6:

Joga-se dois dados. Qual a probabilidade de obtermos, nas faces voltadas para cima, a soma 7.:

ESPAÇO AMOSTRALE = {(1,1), (1,2), (1, 3)….(3, 5), (3,6) (4, 1),…….(6,2), ….(6,6)}

EVENTO DESEJADOA = {(1,6),(2, 5),(3, 4),(4, 3),(5, 2)(6, 1)}

n(A) = 6

n(E) = 36)(

)()(

En

AnAP

P(A) = 6

36= 0,16…

x 100

16%

Page 9: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exercício 7:

Uma cidade tem 50000 habitantes possui 3 jornais, A, B e C. Sabe-se que:15 000 lêem o jornal A;10000 lêem o jornal B;8000 lêem o jornal C;6000 lêem os jornais A e B4000 lêem os jornais A e C3000 lêem os jornais B e C1000 lêem os três jornais.

Uma pessoa é selecionada ao acaso. Qual a probabilidade de que:

a) ela leia pelo menos um jornalb) leia só um jornal

JORNAL A JORNAL B

JORNAL C

100020003000

5000

2000

20006000

29000

50 000

a) 21

50= 0,42

b) 10

50= 0,20

Page 10: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Considerando-se um octógono regular. Tomando-se ao acaso uma das diagonais do polígono, a probabilidade de que ela passe pelo centro é:

Exercício 8:

d = n(n – 3)

2

d = 8(8 – 3)

2

d = 20

n(E) = 20

Se n (número de lados) é parentão:

n

2

diagonais passam pelo centro do polígono

Logo no octógono regular 4 diagonais passam pelo centro.

n(A) = 4)(

)()(

En

AnAP

P(A)= 4

20= 20%

Page 11: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

PROBABILIDADE DA UNIÃO DE DOIS EVENTOS

Sendo A e B dois eventos, podemos escrever:

p(A U B) = p(A) + p(B) – p(A ∩ B)

Observe que se A∩B= Ø (ou seja, a interseção entre os conjuntos A e B é o conjunto vazio), então :

p(A U B) = p(A) + p(B).

Page 12: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exemplo : No lançamento de um dado , qual é a probabilidade de que o número obtido na face superior seja múltiplo de 3 ou de 4 ?

Sejam os eventos :

A : ocorre múltiplo de 3 ⇒ A = { 3,4} B : ocorre múltiplo de 4 ⇒ B = {4} Queremos avaliar p(AUB) Como A ∩ B = Ø , p(A U B ) = p(A) + p(B) = 2/6 + 1/6 = 1/2 = 0,50 = 50%

Page 13: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

PROBABILIDADE CONDICIONAL

Considere que desejamos calcular a probabilidade da ocorrência de um evento A, sabendo-se de antemão que ocorreu um certo evento B.

Pela definição de probabilidade vista anteriormente, sabemos que a probabilidade de A deverá ser calculada, dividindo-se o número de elementos de elementos de A que também pertencem a B, pelo número de elementos de B.

A probabilidade de ocorrer A, sabendo-se que já ocorreu B, é denominada Probabilidade condicional e é indicada por p(A/B) – probabilidade de ocorrer A sabendo-se que já ocorreu B – daí, o nome de probabilidade condicional.

Page 14: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Fórmula da probabilidade condicional

Esta fórmula é denominada Lei das Probabilidades Compostas.Esta importante fórmula, permite calcular a probabilidade da ocorrência simultânea dos eventos A e B, sabendo-se que já ocorreu o evento B.

Se a ocorrência do evento B, não mudar a probabilidade da ocorrência do evento A, então p(A/B) = p(A) e, neste caso, os eventos são ditos independentes, e a fórmula acima fica:

p(A ∩B) = p(A) . p(B)

Podemos então afirmar, que a probabilidade de ocorrência simultânea de eventos independentes, é igual ao produto das probabilidades dos eventos considerados.

Page 15: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Exemplo :

Uma urna possui cinco bolas vermelhas e duas bolas brancas.  Calcule as probabilidades de:

a)em duas retiradas, sem reposição da primeira bola retirada, sair uma bola vermelha (V) e depois uma bola branca (B).

Solução:p(V ∩ B) = p(V) . p(B/V)p(V) = 5/7 (5 bolas vermelhas de um total de 7).

Supondo que saiu bola vermelha na primeira retirada, ficaram 6 bolas na urna. Logo:

p(B/V) = 2/6 = 1/3

Da lei das probabilidades compostas, vem finalmente que:P(V ∩ B) = 5/7 . 1/3 = 5/21 = 0,2380 = 23,8%

Page 16: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

b) em duas retiradas, com reposição da primeira bola retirada, sair uma bola vermelha e depois uma bola branca.

Solução:

Com a reposição da primeira bola retirada, os eventos ficam independentes. Neste caso, a probabilidade buscada poderá ser calculada como:

P(V ∩ B) = p(V) . p(B) = 5/7 . 2/7 = 10/49 = 0,2041 = 20,41%

Observe atentamente a diferença entre as soluções dos itens (a) e (b) acima, para um entendimento perfeito daquilo que procuramos transmitir.

Page 17: NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Fim .

Boa prova para todos !!