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Probabilidade em espaços discretos Prof.: Joni Fusinato [email protected] [email protected]

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Probabilidade em espaços discretos

Prof.: Joni Fusinato

[email protected]

[email protected]

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Definições de Probabilidade

Experimento

Espaço Amostral

Evento

Operações entre eventos

Probabilidade em espaços discretos

Probabilidade

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Probabilidade

• Estudo da aleatoriedade e incerteza.

• Quantificação do conhecimento que temos sobre um determinado evento.

• Utiliza métodos para quantificação das chances associadas aos diversos resultados.

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Exemplo: probabilidade de chover é de 90%O que isso significa? Isso traduz a quantidade de informação que uma pessoa tem sobre esse evento.

90%

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Tipos de Fenômenos

DeterminísticosO resultado é sempre o mesmo.

ProbabilísticosResultado incerto e variável

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Experimento Aleatório

• Fenômenos aleatórios podem conduzir a diferentes resultados.

• Mesmo em condições iniciais iguais o resultado é imprevisível.

Exemplos:• Lançamentos de moedas honestas• Lançamento de dados• Retirada de cartas de baralhos• Vida útil de componentes eletrônicos e mecânicos.

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Experimento Aleatório

• Características:

• Os possíveis resultados são conhecidos (probabilidades).

• O resultado final é imprevisível.

• Cada experimento pode ser repetido indefinidamente sob asmesmas condições.

• Quando o experimento for repetido um grande número devezes e houver regularidade na explicação desse fenômeno, épossível estruturar um modelo matemático probabilístico.

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Conjunto de todos os resultados possíveis de um experimentoaleatório. O espaço amostral é equiprovável quando todos os elementos

têm a mesma chance de ocorrer.

1. Lançamento de um dado. S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

2. Tipo sanguíneo (Rh+) S = {A, B, AB, O}

3. Hábito da leitura. S = {leitor, não leitor}

Exemplos:

4. Lançamento de uma moeda S = {cara, coroa}

Espaço Amostral (S ou )

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Notação: evento A, B, C, ...Evento impossível: Φ (Conjunto vazio)Evento certo: S ou Ω

Eventos:

A: sair face par A = {2, 4, 6} B: sair face maior que 3 B = {4, 5, 6} C: sair face 1 C = {1}

A, B e C são subconjuntos de S

Eventos: subconjuntos do espaço amostral

Exemplo: Lançamento de um dado.Espaço amostral: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}

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Curiosidade: Viagem tripulada a Lua com sucesso

+ 8 meses de trabalho

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Como podemos calcular essa probabilidade sem nunca ter realizado esse experimento antes?

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Eventos Elementares

Trabalhar com informações de ocorrências de eventoselementares.

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Operações entre

Eventos

União

Intersecção

Mutuamente exclusivos

Complementar

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União

S

BA

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Intersecção

S

BA

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Complementar

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Mutuamente Excludente

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Evento União: ocorre ao menos um de dois eventos possíveis. Ex: Seja A = {2, 4} o evento de ocorrência da face superior no lançamento de um dado ser par e menor ou igual a 4, e seja B = {4, 6} o evento de ocorrência da face superior no lançamento de um segundo dado ser par maior ou igual a 4. Então C = {2, 4, 6}. O evento contém todos os elementos de A e B.

Evento intersecção: contém apenas os elementos comuns a A e B. Ex: seja A = {2, 4} o evento de ocorrência da face superior no lançamento de um dado, par e menor ou igual a 4, e seja B = {4, 6}, o evento de ocorrência da face superior, par e maior ou igual a 4. Então C = {4} representa o evento de ocorrência da face 4 ao mesmo tempo no conjunto A e B.

Evento Complementar: seja A = {1, 3, 5} o evento de ocorrência da face superior no lançamento de um dado, um número ímpar, o seu evento complementar é B = {2, 4, 6} ou seja, são todos os elementos do espaço amostral que não estão contidos em A.

Eventos mutuamente exclusivos: ocorrem quando dois ou mais eventos não podem ocorrer ao mesmo tempo. Ex: jogar uma moeda e obter cara e coroa ao mesmo tempo.

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

Considere os eventos:

O resultado é um número ímpar: A = {1,3,5}; O resultado é um número primo: B = {2,3,5}; O resultado é maior que 4: C = {5,6}.

Qual é o evento complementar de C?

a) {1,2,3,4}b) {5,6}c) {1,2,3,4,5,6}

Quizz

A

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O que é Probabilidade?

a) Medida da ocorrência de um evento.

b) Medida baseada em registros de experiências passadas sobre a ocorrência de um evento.

c) Medida da informação sobre a ocorrência de um evento.

d) Nenhuma das anteriores

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Definições de Probabilidade

Clássica:p = probabilidadem = resultados favoráveisn = resultados possíveis

Para eventos igualmente prováveis o número de resultados possíveis segue o Princípio Fundamental da Contagem que define -se como sendo o produto de duas ou mais etapas independentes

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Exemplo 2: Lança-se um dado honesto. Qual a probabilidade de sair um número maior do que 4?

Casos favoráveis: 2 (5 ou 6)

Casos possíveis: 6 (1, 2, 3, 4, 5 e 6)

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Atividade 1

Uma campanha de marketing feita por uma concessionária prometedar o veículo da promoção de presente se a chave escolhida ao acasopelo cliente na hora do test drive ligar o mesmo. Calcule aprobabilidade de você ser o sortudo supondo que a chave premiadaesteja nesta loja. Na hora da escolha você deve optar por uma únicachave dentre as 300 chaves que estão na caixa.

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Atividade 2

Uma caixa tem 500 leds e todos estão apagados. Desses 20 sãodefeituosos. Qual a probabilidade de você escolher um led ao acasocom defeito? E sem defeito?

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Desafio

Considere a sequência de 3 algarismos distintos formada pela permutação dos números 7, 8 e 9: S = 789, 798, 879, 897, 978, 987

Escolhendo aleatoriamente um número do espaço amostral (S), qual a probabilidade dele ser:

a) Ímpar? b) Par? c) Múltiplo de 4? d) Maior que 780?

66% 33% 0% 100%

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a) Evento A: ser ímpar A = 789, 879, 897, 987 casos favoráveis = 4

b) Evento B: ser par B = 798, 978 casos favoráveis = 2

c) Evento C: ser múltiplo de 4 C = casos favoráveis = 0

d) Evento D: ser maior que 780 D = S casos favoráveis = 6

4 2P 0,66 66%6 3

2 1P 0,33 33%6 3

0P 0 0%6

6P(D) 1 100%6

S = 789, 798, 879, 897, 978, 987 n(S) = 6

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Casos não equiprováveis

Definição Clássica

Pouco usada na Engenharia

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Definições de Probabilidade

Frequencialista: Probabilidade = limite da frequência relativa.

p = probabilidadem = número de vezes que o evento ocorreun = número de experimentos

Número de experimentos for razoavelmente grande

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Definições de Probabilidade

Axiomática

P(E) ≥ 0

P(S) = 1

P(E U F) = P(E) + P(F)

E e F são eventos mutuamente excludentes

Embora a definição axiomática não diga como calcular umaprobabilidade ela nos permite desenvolver toda uma teoria arespeito da probabilidade assim como desenvolver uma série depropriedades que permitem o cálculo da probabilidade de eventoscomplexos a partir de eventos elementares

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Definições de Probabilidade

Subjetiva: depende da avaliação pessoal

Adotada quando não tenho outra forma de atribuir a probabilidade

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Exemplo: Sucesso do Governador

Depende da avaliação do comentarista

Estimativas, conceitos prévios e informações de cada um.

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Probabilidade de um avião cair

S = {avião cair, avião não cair}Definição clássica: P = 50%

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Probabilidade de um avião cair

Aplicável quando o número de experimentos tendem ao infinito.

Frequencialista

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Probabilidade de um avião cair

Combinação de eventos elementares

Axiomática

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Probabilidade de um avião cair

Subjetiva

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Definições de Probabilidade

Clássica: se os casos possíveis são equiprováveis.

Frequencialista: se tiver um histórico.

Subjetiva: de acordo com o meu nível de informações.

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P = 0,5 = 50%

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E se a moeda estiver “viciada” e ainda assim eu quero saber a probabilidade de sair coroa, como fazer?

Experimento

Posso utilizar a definição frequencialista.Realizar grande número de experimentos.Nesse caso a definição axiomática não ajuda.

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ExperimentoLancei a moeda. Saiu o resultado mas eu tampo a moeda antes de ver o resultado, ou seja o evento já ocorreu... Eu tenho o resultado mas ainda não vi.

Qual a probabilidade de ter saído coroa?

P = 0 ou 1

Mas para mim é como se eu não tivesse jogado a moeda.

P = 0,5. Resultado desconhecido

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ExperimentoImagine agora o mesmo experimento com duas pessoas: lanço amoeda e uma pessoa é capaz de verificar o resultado e a outra não.E faço a mesma pergunta: qual a probabilidade de sair coroa?

A pessoa que temacesso a informaçãovai dizer P = 0 ou 1

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ExperimentoImagine agora o mesmo experimento com duas pessoas: lanço amoeda e uma pessoa é capaz de verificar o resultado e a outra não.E faço a mesma pergunta: qual a probabilidade de sair coroa?

A pessoa que não temacesso a informação vaidizer P = 0,5

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O que é Probabilidade?

a) Medida da ocorrência de um evento.

b) Medida baseada em registros de experiências passadas sobre a ocorrência de um evento.

c) Medida da informação ou crença sobre a ocorrência de um evento.

d) Nenhuma das anteriores

É a medida de informação ou crença sobre a ocorrência do evento.

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Eventos Complementares

Um evento pode ocorrer ou não. Sendo p a probabilidade de que ele ocorra (sucesso) e q a probabilidade de que ele não ocorra (insucesso), para um mesmo evento existe a relação:

p + q = 1

Exemplo: Se a probabilidade de um evento ocorrer é p = 1/5, a probabilidade de que ele não ocorra é de 4/5

p + q = 11/5 + q = 1q = 1 -1/5q = 4/5

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Em um lote de 30 peças, 6 são defeituosas. Sendo retirada uma peça desse lote:

a) Qual a probabilidade da peça ser defeituosa?

b) Qual a probabilidade da peça não ser defeituosa?

a) p = 6/30 = 1/5 = 20%

b) p = 1 – 1/5 = 4/5 = 80%

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Probabilidade da União de Eventos

• Para determinar a possibilidade de ocorrer um evento A ou umevento B, calculamos a probabilidade da união desses dois eventos.

• Para que ocorra a união de dois eventos teremos o mesmo espaçoamostral, logo duas situações serão possíveis da união de A comB (A U B):

A ∩ B = Ø

Eventos mutuamente excludentes

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

Eventos não excludentes

A ∩ B ≠ Ø

p(A U B) = p(A) + p(B) – p(A ∩ B)

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Probabilidade da União de Eventos

p(A U B) = p(A) + p(B) – p(A ∩ B)

Exemplo 1:

No lançamento de um dado, qual a probabilidade do número obtido ser múltiplo de 2 ou de 3?

Múltiplos de 2: A = {2, 4, 6}

Múltiplos de 3: B = {3, 6}A ∩ B ≠ Ø

p(A U B) = 3/6 + 2/6 – 1/6

p(A U B) = 4/6 = 2/3 = 66,67%

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Probabilidade da União de Eventos

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

Exemplo 2:

No lançamento de um dado, qual a probabilidade de se obter o número 3 ou 4?

Evento A = {3}

Evento B = {4}A ∩ B = Ø

p(A U B) = 1/6 + 1/6

p(A U B) = 2/6 = 1/3 = 33,33%

ou

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Probabilidade da Intersecção de Eventos

Se dois eventos são independentes, a probabilidade de que eles se realizem simultaneamente é igual ao produto das probabilidades da realização dos dois eventos.

P (A B) = p(A) x p(B)

Exemplo: No lançamento de dois dados qual a probabilidade de tirar 2 no 1º dado e 5 no 2o dado?

p = p1 x p2p = 1/6 . 1/6P = 1/36 = 2,78%

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Quizz

C

1) Dois dados não viciados são lançados simultaneamente. Considere os eventos:

A = {cair a face com o número 6 no 1º dado} e

B = {cair a face com 1, 2 ou 3 no 2º dado}.

Calcule a probabilidade da intersecção entre os eventos A e B.

a) 1/3

b) 1/6

c) 1/12

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Quizz

A

1) Uma urna possui 5 bolas azuis e 3 bolas verdes. Ao retirar 2bolas com reposição, calcule a probabilidade de ambas seremazuis.

a) 25/64 ou 39%

b) 9/64 ou 14%

c) 4/5 ou 80%

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De dois baralhos com 52 cartas cada um retiram-se,simultaneamente, uma carta do primeiro baralho e uma carta dosegundo. Qual a probabilidade da carta do 1º baralho ser um rei e ado 2º ser o 5 de copas?

1º Baralho

P1 = 4/52 = 1/13

2º Baralho

P2 = 1/52

P = p1 x p2

P = 1/13 . 1/52 = 1/676

P = 0,15%

Quizz

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Uma urna A contém: 3 bolas brancas, 4 pretas, 2 verdes; uma urna Bcontém: 5 bolas brancas, 2 pretas e 1 verde; uma urna C contém: 2 bolasbrancas, 3 pretas e 4 verdes. Uma bola é retirada de cada urna. Qual é aprobabilidade de as três bolas retiradas da primeira, segunda e terceiraurnas serem, respectivamente, branca, preta e verde?

1º urna (A)

P1 = 3/9 = 1/3

2º urna (B)

P2 = 2/8 = 1/4

P = p1 x p2 x p3

P = 1/3 . 1/4 . 4/9 = 1/27

P = 3,70%

3º urna (C)

P3 = 4/9

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De um baralho com 52 cartas qual a probabilidade de tirar um Ás ou um rei de ouro?

P1 = 4/52 = 1/13

P2 = 1/52

P = p1 + p2

P = 1/13 + 1/52 = 5/52

P = 9,62 %

Quizz

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Probabilidade de Eventos Complementares

• A e B são eventos do mesmo espaço amostral S.

• Se: A e B são complementares.

P(A) + P(B) = 1 ou seja: P(B) = 1 – P(A)

Exemplo 1: No lançamento de dois dados qual a probabilidade de não sair a soma 4?

n(S) = 6.6 = 36Evento A: sair Soma 4(1,3); (3,1); (2,2)

A B = e A U B = S

P(A) + P(B) = 1P(B) = 1 – P(A)P(B) = 1 – 3/36 = 33/36 = 11/12P(B) = 91,67%

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Probabilidade de Eventos Complementares

Exemplo 2: Lanço uma moeda 3 vezes sucessivamente. Qual a probabilidade de sair ao menos uma cara?

n(S) = 2.2.2 = 8Evento A: não sair cara (K, K, K)Evento B: sair ao menos uma cara

P(A) + P(B) = 1P(B) = 1 – P(A)P(B) = 1 – 1/8 = 7/8P(B) = 87,50%