Resumo Probabilidade e Estatística Espaço Amostral e Eventos
Por: Victória Cristina • 9/2/2021 • Resenha • 1.262 Palavras (6 Páginas) • 206 Visualizações
Espaço amostral e eventos
Aula 1 com o André
Modelos probabilísticos
- Os modelos probabilísticos são construídos a partir de certas hipóteses a respeito do problema e constituem-se de duas partes essenciais:
Os possíveis resultados.
Uma lei que nos diz quão provável é cada resultado (ou gp de resultados).
Exemplo: Considere o experimento lançar uma moeda e observar a face voltada para cima após o repouso.
- Os possíveis resultados são cara e coroa;
- Supondo que a moeda é equilibrada e o lançamento imparcial, as chances de ocorrência de cara e coroa são iguais;
Experimento aleatório
- Um experimento aleatório é uma experiência ou situação em que deve ocorrer um dentre vários resultados, sendo que o resultado não pode ser previsto a priori, mesmo o experimento sendo realizado repetidas vezes sob as mesmas condições.
Exemplos:
- Lançar uma moeda e observar a face voltada para cima;
- Lançar um dado e observar a face voltada para cima;
- Lançar uma moeda até que ocorra uma cara e contar o número de lançamentos realizados;
- Escolher um aluno ao acaso e medir sua temperatura;
Espaço amostral
- É o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório e é geralmente denotado por Ω (ômega).
- Estudar diferenças discreto, contínuo, enumerável e não-enumerável;
Exemplos:
- Lançar uma moeda e observar a face voltada para cima Ω = {cara, coroa};
- Lançar um dado e observar a face voltada para cima Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
- Lançar uma moeda até que ocorra uma cara e contar o número de lançamentos realizados Ω = {1, 2, 3, ...};
- Escolher um aluno ao acaso e medir sua temperatura (em Celsius) Ω = {x Є R, 30 ≤ x ≤ 50};
- Um espaço amostral é discreto quando o conjunto de possíveis resultados formam um conjunto enumerável, e contínuo quando o conjunto de possíveis resultados é um conjunto não-enumerável.
Exemplos:
- Ω = {cara, coroa} discreto;
- Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} discreto;
- Ω = {1, 2, 3, ...} discreto;
- Ω = {x Є R, 30 ≤ x ≤ 50} contínuo;
Eventos
- É um possível resultado ou conjunto de resultados do experimento. Em outras palavras, qualquer subconjunto de Ω é um evento.
Exemplos:
- A = ocorre um número par = {2, 4, 6};
- B = ocorre um número menor que três = {1, 2};
- C = ocorre o número seis = {6};
- D = ocorre um número maior que seis = {} (evento impossível);
- Utilizam-se letras maiúsculas para denotar eventos.
- O evento A = Ω é chamado “evento certo” e o evento B = Ø é chamado “evento impossível”
Operações com eventos
- A união de dois eventos A e B, denotada por A U B, representa a ocorrência de, pelo menos, um dos eventos A ou B. Isto é, ocorre o evento A, ou ocorre o evento B, ou ocorre ambos.
- A interseção do evento A com o evento B, denotada por A ∩ B, é a ocorrência simultânea de A e B. Ou seja, para que ocorra o evento A ∩ B, A e B devem ocorrer.
- Dois eventos A e B são mutuamente exclusivos, ou disjuntos, senão têm elementos em comum, isto é se A ∩ B = Ø
Exemplos: Considere o lançamento de um dado e os seguintes eventos
A = ocorre um número par
B = ocorre um número menor que 4
Descreva os eventos:
C = A U B (C = {1, 2, 3, 4, 5, 6})
D = A ∩ B (D = {2})
A (complemento) (A (c) = {1, 3, 5})
B (complemento) (B (c) = {4, 5, 6})
Notemos que:
A = {2, 4, 6}
B = {1, 2, 3}
Aula 3 com o André
Probabilidade condicional
- Em algumas situações é possível que tenhamos alguma informação parcial sobre o resultado de um experimento aleatório. Nesses casos, podemos calcular probabilidades condicionais, isto é, levando em conta a informação (parcial) disponível.
Exemplo: Considere a seguinte tabela sobre duas turmas A e B e sexo dos alunos
A | B | TOTAL | |
F | 21 | 16 | 37 |
M | 5 | 8 | 13 |
TOTAL | 26 | 24 | 50 |
Escolhemos um aluno ao acaso. Sabendo que o aluno escolhido foi da turma A, qual a probabilidade de que ele seja do sexo masculino?
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