TEORIA DAS PROBABILIDADES
Prof. Claudio Cunha
Introdução
Consideremos os seguintes experimentos:
Aquecimento que da água contido em uma panela;
;Queda livre de um corpo.
Conhecidas certas condições, podemos prever a temperatura em que a água entrará em ebulição e a velocidade com que o corpo atingirá o solo.
Os experimentos cujos resultados podem ser previstos, isto é, podem ser determinados antes da sua realização, são denominados experimentos determinísticos.
Consideremos também os experimentos:
;Lançamento de uma moeda e leitura da figura da face voltada para cima;
;Lançamento de um dado comum e leitura do número voltado para cima;
;Nascimento de uma criança;
;Sorteio de uma carta do baralho.
Se esses experimentos forem repetidos várias vezes, nas mesmas condições, não poderemos prever o seu resultado.
Experimentos que, ao serem realizados repetidas vezes, nas mesmas condições, apresentarem resultados variados, não sendo possível, portanto, a previsão lógica dos resultados, são denominados experimentos aleatórios.
Um experimento aleatório apresenta as seguintes características fundamental Podem repetir-se várias vezes nas mesmas condições;
É conhecido o conjunto de todos os resultados possíveis;
;Não se pode prever qual o resultado.
Os experimento aleatório estão sujeitos à lei do acaso.
Como não podemos prever o resultado, procuraremos descobrir as possibilidades de ocorrência de cada experimento aleatório.
A teoria da probabilidade estuda a forma de estabelecer as possibilidades de ocorrência de cada experimento aleatório.
ELEMENTOS ;ESPAÇO AMOSTRAL – É o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. Indicaremos o espaço amostral por U.
EVENTO - É qualquer subconjunto do espaço amostral.
Vejamos alguns exemplos.
1º exemplo: Determinar o espaço amostral nos seguintes experimentos.
Jogar-se uma moeda e lê-se a figura da face voltada para cima.
Joga-se um dado comum e lê-se o número voltado para cima.
Jogam-se duas moedas diferentes e lêem-se as figuras das faces voltadas para cima.
RESOLUÇÃO:
U = {cara, coroa}
U = {1,2,3,4,5,6 }
U= { (cara, cara) (cara, coroa) (coroa, coroa) (coroa, cara)}
2º exemplo: Seja uma urna contendo 3 bolas pretas e 3 bolas vermelhas. Dessa urna são retiradas, sucessivamente, 3 bolas. Calcular explicitando os elementos dos seguintes eventos.
As três bolas têm a mesma cor.
;Duas das bolas são pretas.
As três bolas são vermelhas.
O número de bolas pretas é igual ao número de bolas vermelhas.
RESOLUÇÃO:;1ª bola 2ª bola 3ª bola
O Espaço Amostral será:
U = {(PPP), (PPV), (PVP), (PVV), (VPP), (VPV), (VVP), (VVV)}
{(PPP), (VVV)} b) {(PPV), (PVP), (VPP)} c) {(VVV)}; d) Æ
Exercícios de aprendizagem
Dê o espaço amostral dos seguintes experimentos:
Lançamento simultâneo de três moedas. Faça: C = cara, K = coroa;
;Distribuição dos 4 filhos de uma família, quanto ao sexo, por ordem de nascimento.
;Distribuição dos 4 filhos de uma família, quanto ao sexo, por ordem de nascimento.
Considere o experimento: lançamento de dois dados, um branco e outro verde, e observação da face superior. Determine ;O espaço amostral.
O evento: ocorrência de números iguais nos dois lados
O evento: ocorrência de números cuja soma seja 5.
O evento: ocorrência de números cuja soma seja 5.
TIPOS DE EVENTOS
Considere o experimento aleatório: lançamento de um dado comum e observação do número voltado para cima.
O espaço amostral será: U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
;EVENTO CERTO: É o próprio espaço amostral.
Exemplo: Evento A ® ocorrência de um número menor de 8
A = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
EVENTO IMPOSSÍVEL: É o subconjunto vazio do espaço amostral.
Exemplo: evento B ® ocorrência de um número maior que 10.
B =Æ
EVENTO UNIÃO: É a reunião de dois eventos.
Exemplo:
Evento A ® ocorrência de um número impar Þ E = {1, 3, 5}
Evento B ® ocorrência de um número par primo Þ B = {2}
Evento A È B ® ocorrência de um número ímpar ou de um número par primo ® A U B = {1, 2, 3, 5}
;EVENTO INTERSECÇÃO: É a intersecção de dois eventos.
Exemplo:
Evento A ® ocorrência de um número par Þ A = {2, 4, 6}
Evento B ® ocorrência de um número múltiplo de 4 Þ B = {4}
Evento A Ç B ® ocorrência de um número par e múltiplo de 4 Þ AÇB = {4}
EVENTO MUTUAMENTE EXCLUSIVOS: São aqueles que têm conjuntos disjuntos.
Exemplos:
Evento D ® ocorrência de número par Þ D = {2, 4, 6}
Evento E ® ocorrência de número ímpar Þ E = {1, 3, 5}
D Ç E =Æ
;EVENTO COMPLEMENTARES: São dois eventos A e ¯A tais que:
A ȯA = U (o evento união é o próprio espaço amostral)
A Ç ¯A = Æ ( o evento intersecção é o conjunto vaio).
Exemplos:
Evento A ® ocorrência de número par Þ A = {2, 4, 6}
Evento ¯A ® ocorrência de número ímpar Þ ¯A = {1, 3, 5}
Observe que: A È ¯A = U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
A ǯA = Æ
EXERCÍCIOS DE APRENDIZAGEM
Em uma caixa há 5 papeletas, numeradas de 1 a 5. Retiram-se duas delas ao acaso e calcula-se a soma dos números escritos.
Determine os eventos:
Obter uma soma par e múltipla de 3.
Obter uma soma ímpar ou múltipla de 3.
Obter uma soma ímpar ou múltipla de 3.
Obter uma soma múltipla de 7.
Considere o lançamento de dois dados, um branco e um vermelho.
Dados ® os eventos
A : sair 5 no dado branco e
B : sair 5 no dado vermelho,
Calcule:
A È B b) A Ç B c) ¯A
PROBABILIDADE DE UM EVENTO
Se, num fenômeno aleatório, o número de elemento do espaço amostral é n(U) e o número de elementos do evento A é n(A), então a probabilidade de ocorrer o evento A é o número P(A) tal que:
P(A) = n(P)/n(U)
Esta definição é válida, quando o espaço amostral U for equiprobabilístico,isto é, quando todos os elementos de U tiverem a mesma probabilidade.
Notas:
1ª) P (Æ) = 0 e P(U) = 1
2ª) Como 0 £ n (A) £ n (U)-se , tem-se: 0 £ P (A) £ 1.
3ª) É comum representarmos as probabilidades em porcentagem.
Por exemplo, em vez de dizermos P(A) = 1/2, podemos dizer P (A) = 50%.
Vejamos alguns exemplos.
1º exemplo; No lançamento de um dado, determinar a probabilidade de se obter:
O número 2; b) um número par; c) um número múltiplo de 3.
Resolução:
O espaço amostral é U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, portanto n(U)=
;Ocorrência do número 2: ® A = {2}, portanto n(A) = 1
;Ocorrência do número 2: ® A = {2}, portanto n(A) = 1
P(A) = n(A)/n(U) = 1/6 = 0,1666 ou P(A) = 16,66%
Ocorrência de número par:
B = {2, 4, 6}, portanto n(B) = 3
P(B) =n(B)/n(U) = 3/6 = 1/2 = 0,5 ou P(B) = 50%
Ocorrência de número múltiplo de 3:
C = {3, 6}, portanto n(C) = 2
P(C ) = n(C)/n(U) = 2/6 = 1/3 = 0,3333 ou P(C) = 33,33%
Exercício:
De um baralho com 52 cartas tiram-se, sucessivamente, sem reposição, duas cartas.
Determinar a probabilidade dos eventos:
. As dua cartas são damas
As duas cartas são de ouros.
Resolução:
Cálculo do número de elementos do espaço amostral:
1ª possibilidade 2ª possibilidade
52 51 Þ n(U) = 52 .51 = 2652
Cálculo do número de elementos do evento A: duas damas.
Temos 4 damas : portanto: A4,2= 4 . 3 = 12 Þ n(A) = 12
n(A)/n(U) = 12/2652 = 1/221
Cálculo do número de elementos do evento B: duas cartas de ouros.
Temos 13 cartas de ouros, portanto A13,2 = 13 . 12 = 156
P(B) = N(B)/N(U) = 156/2652 = 13/221 = 1/17
Exercícios de aprendizagem
;No lançamento de um dado, determine a probabilidade de se obter:
O número 1.
Um número primo.
Um número divisível por 2.
Um número menor que 5.
Um número menor que 5.
Um número maior 6.
No lançamento simultâneo de dois dados, um branco e um vermelho, determine a probabilidade dos seguintes eventos:
;Os números são iguais;
A soma dos números é igual a 9.
Um m ás, baralho de 12 cartas tem 4 ases. Retiram-se duas cartas uma após outra. Qual a probabilidade de que a segunda seja um ás, sabendo-se que é um ás?
&De um baralho de 52 cartas tira-se ao acaso uma das cartas. Determine a probabilidade de que a carta seja:
;Uma dama.
;Uma dama de paus.