COMO ESTIMAR A PROBABILIDADE DE UM ACONTECIMENTO POR SIMULAÇÃO. Como estimar a probabilidade de um acontecimento por simulação
|
|
- Tânia Ramires Bento
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 COMO ESTIMAR A PROBABILIDADE DE UM ACONTECIMENTO POR SIMULAÇÃO Maria Eugénia Graça Martins memartins@fc.ul.pt Pretendemos com este pequeno texto dar a conhecer de uma forma simples e introdutória um processo que pode ser utilizado para estimar a probabilidade de alguns acontecimentos a simulação. Esta técnica, como se verá, baseia-se na interpretação frequencista de probabilidade. O meio utilizado para proceder às simulações foi a folha de Excel do computador. A maior parte dos exemplos apresentados foram retirados de outros textos da minha autoria ou co-autoria, que serão indicados no final como bibliografia. Como texto introdutório, muito ficou por dizer e algumas vezes tive dúvidas de quais os exemplos que melhor poderiam ilustrar esta técnica. De qualquer modo fica sempre a minha disponibilidade para quaisquer dúvidas que possam ter sido suscitadas (ou não...) por estas folhas. Como estimar a probabilidade de um acontecimento por simulação Introdução O termo Probabilidade é utilizado todos os dias de forma mais ou menos intuitiva, pois nos mais variados aspectos da nossa vida, está presente a incerteza: Dizemos: que é pouco provável que chova, se não avistarmos nuvens; que a probabilidade do próximo bebé, de uma determinada família, ser do sexo masculino é aproximadamente 50%; que a probabilidade de lançar uma moeda de 1 euro ao ar e sair a face Euro, é 50%; que a probabilidade de ganhar no Euromilhões é quase nula.; Todos estes exemplos têm uma característica comum: não se consegue prever com exactidão e de antemão, qual o resultado da situação de incerteza. Ao emitirmos um juízo de valor (como fizemos em alguns dos exemplos considerados), estamos a exprimir o nosso grau de convicção na realização de algum acontecimento, recorrendo, embora intuitivamente, à frequência relativa com que o acontecimento se pode repetir. A probabilidade está presente sempre que estivermos perante um fenómeno aleatório. Fenómenos aleatórios. São fenómenos para os quais os resultados das realizações individuais são incertos, mas em que se admite ser possível encontrar um padrão genérico de comportamento, ou uma regularidade a longo termo, isto é, para um grande número de realizações do fenómeno. 1 Experiência aleatória. À realização do fenómeno aleatório chamamos experiência aleatória. Vamos admitir que estas experiências se podem repetir as vezes que quisermos e sempre nas mesmas condições. PROFMAT2011 ACTAS
2 Assim, no caso do lançamento da moeda a experiência aleatória consiste em lançar a moeda ao ar e verificar qual a face que fica virada para cima. A experiência é aleatória porque não sabemos, em cada lançamento, se é a face Euro ou a face Nacional que vai ficar virada para cima, embora a experiência se repita nas mesmas condições. Em contrapartida, a experiência que consiste em lançar a moeda ao ar e ver se cai, já não é aleatória! Neste caso não estamos perante um fenómeno aleatório Para fixar ideias. A probabilidade é uma propriedade associada a um fenómeno aleatório, que se possa repetir um grande número de vezes, nas mesmas condições, tendo por base o facto de que a aleatoriedade presente produz um padrão de comportamento, ao fim de muitas repetições, isto é, à medida que o número de realizações da experiência aleatória, associada a um fenómeno aleatório aumenta, o comportamento do fenómeno torna-se «previsível»!!!. Afinal o acaso pode ser governado! Modelo de probabilidade. A caracterização de um fenómeno aleatório pressupõe a definição de um modelo de probabilidade, associado, que consiste: Na identificação de todos os resultados possíveis quando se realiza o fenómeno aleatório espaço de resultados. Na atribuição de um número a cada resultado, a que chama-mos probabilidade. Esta atribuição tem de satisfazer alguns critérios (uma probabilidade deve ser um número não negativo e a soma das probabilidades atribuídas a todos os resultados acontecimentos elementares, que compõem o espaço de resultados, deve ser 1 ). Acontecimento. É um conjunto formado por um ou mais resultados do espaço de resultados. Um acontecimento elementar é aquele que é constituído por um único resultado. Probabilidade de um acontecimento. A probabilidade de um acontecimento A representa-se por P(A) e é igual à soma das probabilidades dos acontecimentos elementares que compõem A. Por exemplo, se considerarmos o fenómeno aleatório do lançamento de um dado equilibrado e definirmos o modelo de probabilidade que associa a cada face a probabilidade 1 /6, então a probabilidade da saída de uma face com um número par de pintas é 3/6, já que o acontecimento de interesse é constituído por 3 acontecimentos elementares, cada um com probabilidade 1 /6. No entanto, mesmo tendo-se definido o modelo associado a um fenómeno aleatório, nem sempre é fácil obter a probabilidade de um acontecimento A, que lhe esteja associado. Por exemplo, se lançarmos 1 0 vezes uma moeda de um euro, equilibrada, o cálculo teórico da probabilidade do acontecimento «obter 4 ou mais faces Euro ou Nacional seguidas» não é acessível a este nível. Como obter então a probabilidade do acontecimento? A única solução será repetir muitas vezes a experiência de lançar a moeda 1 0 vezes e estimar a probabilidade do acontecimento, pela proporção de vezes em que a face Euro ou a face Nacional aparece 4 ou mais vezes seguidas, em sequências de 1 0 lançamentos. O processo que acabámos de descrever tem por base a essência do que é um fenómeno aleatório (pode-se repetir ), tornando possível a definição de: Probabilidade. (experimental ou frequencista) do acontecimento A como sendo o valor à volta do qual tende a estabilizar a frequência relativa da realização de A, num grande número de repetições da experiência aleatória(realizações do fenómeno aleatório ). O que é a simulação? 2 No exemplo anterior, será então necessário estar com este trabalho de lançar a moeda muitas e muitas vezes? Não! O comportamento aleatório do lançamento da moeda pode ser imitado, utilizando a tecnologia, e neste caso dizemos que estamos a simular a realização do fenómeno. Simulação Simulação. processo artificial utilizado para imitar o comportamento de um fenómeno aleatório, utilizando, de um modo geral, números aleatórios.
3 Dígitos aleatórios. Uma tabela de dígitos aleatórios é uma listagem dos dígitos 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ou 9 tal que: qualquer um dos dígitos considerados tem igual possibilidade de figurar em qualquer posição da lista; a posição em que figura cada dígito é independente das posições dos outros dígitos Exemplo de uma parte de uma tabela de dígitos aleatórios: A partir da tabela de dígitos aleatórios podem-se obter números aleatórios de 2 dígitos qualquer par dos 1 00 pares possíveis 00, 01,, 98, 99, tem igual probabilidade de ser seleccionado; de 3 dígitos qualquer triplo dos triplos possíveis 000, 001,, 998, 999, tem igual probabilidade de ser seleccionado, etc., tomando os dígitos da tabela 2 a 2, 3 a 3, etc., a partir de uma linha qualquer e percorrendo-a da esquerda para a direita. Hoje em dia, existe a possibilidade de utilizar o computador ou uma simples máquina de calcular para gerar os números aleatórios. No entanto, convém ter presente que os números que se obtêm são pseudo-aleatórios, já que é um mecanismo determinista que lhes dá origem, embora se comportem como números aleatórios. A função RAND() e a função RANDBETWEEN(A;B) do Excel Hoje em dia já não há necessidade de se utilizarem as tabelas de dígitos aleatórios e sempre que necessário utilizamos o computador ou a máquina de calcular para os gerar. No entanto, convém ter presente que os números que se obtêm são números pseudo aleatórios (NPA), já que é um mecanismo determinista que lhes dá origem, embora se comportem como números aleatórios (passam numa bateria de testes destinados a confirmar a sua aleatoriedade) Mais geralmente, quando falamos em números aleatórios, sem qualquer outra referência, não nos estamos a referir explicitamente a números inteiros, mas sim a números reais do intervalo [0, 1 ]. Os algoritmos de geração de números pseudo-aleatórios estão concebidos de modo a que ao considerar uma qualquer sequência de números gerados se obtenha aproximadamente a mesma proporção de observações em sub intervalos de igual amplitude do intervalo [0,1 ]. Assim, por exemplo, se se fizer correr o algoritmo 1 00 vezes, é de esperar que caiam 25 dos números gerados em cada quarto do intervalo [0,1 ]. A função RAND No Excel, os números pseudo-aleatórios (no intervalo [0,1 ]) são gerados utilizando a função RAND(): Exemplo de 1 00 números pseudo-aleatórios obtidos através da função RAND() do Excel: 3 PROFMAT2011 ACTAS
4 Para contar quantos números pertencem a cada intervalo, usamos a função COUNTIF, do Excel: Como se verifica da tabela anterior, 25 números pertencem ao intervalo [0;0,25[, 24 ao intervalo [0,25;0,50[, 26 ao intervalo [0,50;0,75[ e 24 ao intervalo [0,75;1 [. Se gerarmos outros 1 00 números obteremos outros valores, não necessariamente tão próximos (ou iguais) de 25 como os anteriores. Nota. Para obter números reais entre a e b basta utilizar a expressão RAND()*(b-a)+a A função RANDBETWEEN Para obter números pseudo-aleatórios inteiros entre M e N, utiliza-se a função RANDBETWEEN(M;N), com M e N inteiros e M menor que N. Por exemplo, para simularmos o lançamento de um dado (equilibrado), inserimos a função RANDBETWEEN(1 ;6) em 500 células (de A1 até J50) da folha de Excel Utilizando mais uma vez a função COUNTIF, obtivemos a distribuição de frequência dos números gerados. Às frequências absolutas e relativas do 1, 2,... e 6, respectivamente nas colunas M e N, juntámos na coluna O as probabilidades de, no lançamento de um dado equilibrado, se obter uma face com aquele número de pintas: 4
5 O gráfico anterior permite comparar as probabilidades estimadas para a saída de cada face do dado, com as probabilidades teóricas respectivas. Se em vez de 500, fizéssemos mais repetições, seria de esperar que as probabilidades estimadas se aproximassem melhor das teóricas. No gráfico seguinte as frequências relativas para a saída de cada face foram obtidas a partir de repetições: Nota. Na simulação do lançamento do dado (com 500 repetições), ao utilizar o Excel para construir o diagrama de barras para os valores obtidos que se apresentam na tabela abaixo surgiu-me a seguinte representação gráfica, a qual me deixou razoavelmente «alarmada», já que me «pareceu» obter uma distribuição de frequências muito longe da uniforme, como estava à espera! (Em vez de olhar para os valores da tabela, olhei logo para o gráfico um gráfico vale mais que mil palavras, como se costuma dizer, mas nem sempre é assim ) 5 PROFMAT2011 ACTAS
6 Na realidade a representação anterior não está correcta basta ver que a escala no eixo dos y s, escolhida automaticamente pelo Excel, não se inicia no ponto 0. O gráfico correcto é o seguinte: Normalmente os gráficos apresentados pelo Excel têm os eixos a cruzarem-se no ponto 0, mas quando isso não acontece, se se pretende manter o gráfico assim, deve chamar-se a atenção para esse pormenor. Exemplos de como utilizar a simulação para estimar a probabilidade de acontecimentos Exemplo 1. Estimar a probabilidade de em 1 0 lançamentos de uma moeda de um euro, a face Euro ou a face Nacional aparecer 4 ou mais vezes seguidas. Primeiro passo. Definir o modelo de probabilidade para o lançamento de uma moeda: 1 ) Admitimos que a moeda é equilibrada 2) Os lançamentos são independentes uns dos outros Segundo passo. Utilizar os dígitos da tabela para simular um lançamento: 1 ) Cada dígito simula um lançamento da moeda 2)Se um dígito for 0, 1, 2, 3 ou 4 simula a saída da face Euro; se for 5, 6, 7, 8 ou 9 simula a saída da face Nacional. Poderíamos ter utilizado como metodologia a seguinte: se o dígito for par (considerando o 0 como par) simula-se a saída da face Euro; se for ímpar simula a saída da face Nacional. Terceiro passo. Simular muitas repetições percorrer a tabela, começando na 1 a linha, da esquerda para a direita: 6
7 Na tabela anterior, assinalámos a vermelho sempre que se veri- fica um sucesso, ou seja, sempre que se realiza o acontecimento em causa pelo menos 4 faces euro ou nacionais seguidas. Em 36 repetições, verificaram-se 1 8 sucessos, pelo que uma estimativa para a probabilidade pretendida é 1 8/36 =0,5 ou 50%. Aproveitando as simulações anteriores, fomos obter uma estimativa para a probabilidade de obter 3 faces euros ou nacionais (pelo menos) seguidas, em 1 0 lançamentos. Agora os sucessos, além dos assinalados a vermelho, são também os assinalados a azul. Temos 30 sucessos nas 36 repetições, pelo que uma estimativa para a probabilidade de obter pelo menos 3 faces euro ou nacionais seguidas é 30/36 0,83 (De acordo com o modelo, a probabilidade teórica deste acontecimento é 0,826). Como é que se pode saber se as estimativas obtidas são estimativas razoáveis para as probabilidades pretendidas? Que garantia é que temos que a estimativa de 50%, obtida para a probabilidade de em 1 0 lançamentos obter 4 faces euro ou nacionais seguidas, seja uma estimativa razoável? O problema prende-se com o facto de saber se 36 repetições são suficientes, já que se fala em muitas repetições..., para obter a probabilidade experimental de um acontecimento! De acordo com o que se disse anteriormente, a probabilidade experimental ou frequencista é o valor à volta do qual tende a estabilizar a frequência relativa com que o acontecimento se verifica, à medida que o número de repetições aumenta. Vejamos, na simulação anterior, a evolução da frequência relativa, com o número de repetições da experiência (chamamos a atenção para que, neste caso, a realização de uma experiência consiste em simular 1 0 lançamentos da moeda): Decididamente não se nota que a frequência relativa tenha estabilizado à volta de 50%, pelo que as 36 repetições não são suficientes. Sendo assim, é necessário repetir mais vezes a experiência que leva, ou não, à realização do acontecimento que se está a estudar. Realizámos uma nova simulação com 500 repetições desta vez utilizámos o Excel (veremos à frente o processo utilizado), tendo-se obtido o seguinte gráfico que mostra a evolução da frequência relativa com o número de repetições: 7 Apresentamos ainda para melhor visibilidade, as últimas linhas da tabela onde se registou a evolução da frequência relativa do acontecimento em causa (a partir da qual se construiu o gráfico anterior): PROFMAT2011 ACTAS
8 Do gráfico e da tabela, verifica-se que a frequência relativa estabilizou à volta de 45%, pelo que consideramos este valor como a estimativa para a probabilidade de em 1 0 lançamentos se verificar pelo menos 4 faces euro ou 4 faces nacionais seguidas. Aproveitámos ainda a simulação feita para estimar a probabilidade de em 1 0 lançamentos obter 3 ou mais faces euro ou faces nacionais seguidas. O gráfico que mostra a evolução da frequência relativa à medida que o número de repetições aumenta, apresenta-se a seguir: De acordo com os resultados obtidos, consideramos que 83% é uma estimativa razoável para a probabilidade de em 1 0 lançamentos de uma moeda equilibrada, a face euro ou a face nacional surgir 3 ou mais vezes seguidas. A função RAND() para simular o lançamento de uma moeda (equilibrada) Para estimar a probabilidade de no lançamento de uma moeda de um euro, equilibrada, aparecerem pelo menos 4 faces euro ou 4 faces nacionais seguidas, utilizámos, no passo 2, a tabela de dígitos aleatórios, para fazer as 36 repetições. No entanto, para simular o lançamento da moeda é mais prático utilizar a função RAND() do Excel, da seguinte forma: Passo 2. Considerar a função RAND() do Excel 1. Cada número gerado simula um lançamento da moeda; 2. Um número <0,5 representa a face Euro e um número 0,5 representa a face Nacional. Esta atribuição de probabilidades está de acordo como modelo proposto, já que os intervalos [0, 0,5[ e [0,5, 1 ] têm igual amplitude, pelo que a probabilidade de obter números em cada um desses intervalos é 0,5. Este foi o processo utilizado para estimar a probabilidade do mesmo acontecimento, mas com 500 repetições. Exemplo 2. Estimar a probabilidade de numa família de 4 filhos todos serem rapazes. Como no exemplo anterior, o primeiro passo é a definição de um modelo para o nascimento de um filho do sexo masculino. Vamos admitir que a probabilidade de um filho ser rapaz é 50% e que os nascimentos são independentes uns dos outros. Simula-se o nascimento de uma criança através da função RAND() da seguinte forma: sempre que o número gerado for 0,5, considera-se que nasceu um rapaz; caso contrário admite- se que nasceu rapariga. De seguida geram-se muitas repetições de 4 números, para simular os 4 nascimentos: 8
9 continuação da tabela anterior Repetimos a simulação anterior vezes, tendo obtido a seguinte tabela de frequências de que apresentamos parte, assim como o gráfico respectivo: Evolução da frequência relativa do acontecimento «Nascimento de 4 rapazes» De acordo com a tabela anterior, uma estimativa razoável para a probabilidade pretendida é 0,6 ou 60%. De acordo como census 2001 (ainda não temos os resultados do último censo), a percentagem de nascimentos do sexo masculino é ligeiramente superior à do sexo feminino e anda à volta de 51 %. Admitindo então que a probabilidade de nascer rapaz é 0,51, para estimar a probabilidade de nascerem 4 rapazes, numa família de 4 filhos, basta na simulação anterior considerar rapaz sempre que o resultado da função RAND() for um número 0,51. Fazendo esta alteração, uma estimativa para a probabilidade de, na família de 4 filhos, todos serem rapazes, anda à volta de 68%. 9 PROFMAT2011 ACTAS
10 Exemplo 3. Na sala de aula o professor propôs o seguinte jogo: lançam 2 dados e verificam a soma das pintas: Se a soma for 2, 3, 4 ou 5 o João ganha um ponto; Se for 6, 7 ou 8 ganha a Rita um ponto; Se for 9, 1 0, 1 1 ou 1 2, ganha o Miguel um ponto. Ao fim de 1 00 jogadas, ganha quem tiver mais pontos. A Rita contestou o jogo dizendo que tinha menos chance de o ganhar! Teria a Rita razão? A Rita contestou o jogo porque só tinha 3 possibilidades de ganhar, enquanto que os colegas tinham 4 possibilidades! Mas será que todas estas (1 1 ) possibilidades são igualmente possíveis? Vamos então estimar a probabilidade de a soma das pintas dos dois dados ser 2, 3,..., 1 1 ou 1 2. Utilizamos a função RANDBETWEEN(1 ;6) em duas colunas do Excel para simularmos o lançamento dos 2 dados (admitimos que os dados são equilibrados). Numa 3a coluna considerámos a soma das colunas anteriores e finalmente, com a ajuda da função COUNTIF, construímos a tabela das frequências relativas (foram realizadas simulações do lançamento dos 2 dados): A partir da tabela anterior podemos concluir que as estimativas para as probabilidades do João, da Rita e do Miguel ganharem um ponto são, respectivamente, 29% (0,03+0,06+0,08+0,1 2), 44% (0,1 3+0,1 8+0,1 4) e 27% (0,1 1 +0,08+0,05+0,03). Daqui concluímos que, ao contrário do que a Rita pensava, ela é largamente beneficiada com estas regras do jogo. Neste caso em que os acontecimentos, de que pretendemos estimar a probabilidade, estão associados ao fenómeno aleatório do lançamento de dois dados, é simples, uma vez definido o modelo de probabilidade, calcular essas probabilidades. Vejamos que assim é. Para definir o modelo de probabilidade associado ao fenómeno aleatório do lançamento dos dois dados, comecemos por descrever o espaço de resultados para isso consideremos um dado vermelho e outro verde: 10 O espaço de resultados é constituído por todos os pares (i,j) com i,j=1,...,6, em número de 36. No par ordenado (i,j) o primeiro elemento do par refere-se ao dado vermelho e o segundo elemento ao dado verde. Assim, por exemplo, o par (1,3) é diferente do par (3,1 ). Como todos estes resultados são igualmente possíveis, atribuímos a cada um a probabilidade 1 /36 (Situação de simetria e Regra de Laplace), ficando o modelo de probabilidade perfeitamente definido:
11 Uma vez definido este modelo e tendo em conta o que dissemos na página 4 sobre a forma de calcular a probabilidade de um acontecimento (soma das probabilidades dos acontecimentos elementares que o compõem), vem: P(soma 2)=P{(1,1 )}=1 /36 0,028 P(soma 3)=P{ (1,2), (2,1 )}=1 /36+1 /36=2/36 0,056 P(soma 4)=P{(1,3),(2,2),(3,1 )}=1 /36+1 /36+1 /36=3/36 0,083 P(soma 5)=P{(1,4),(2,3),(3,2),(4,1 )}=1 /36+1 /36+1 /36+1 /36=4/36 0,1 1 1 P(soma 6)=...=5/36 0,1 39 P(soma 7)=...=6/36 0,1 67 P(soma 8)=...=5/36 0,1 39 P(soma 9)=...=4/36 0,1 1 1 P(soma 1 0)=...=3/36 0,083 P(soma 1 1 )=...=2/36 0,056 P(soma 1 2)=...=1 /36 0,028 Então P( João ganhar um ponto)=p(soma 2 ou soma 3 ou soma 4 ou soma 5) 0,028+0,056+0,083+0,1 1 1 =0,278 P(Rita ganhar um ponto)=p(soma 6 ou soma 7 ou soma 8) 0,1 39+0,1 67+0,1 39=0,444 P(Miguel ganhar um ponto)=p(soma 9 ou soma 1 0 ou soma 1 1 ou soma 1 2) 0, ,083+0,056+0,028=0,278 No cálculo das probabilidades anteriores fizemos uso das regras da probabilidade, nomeadamente no cálculo da probabilidade da união de acontecimentos disjuntos. Repare-se que as estimativas obtidas anteriormente, por simulação, são «boas» aproximações das probabilidades obtidas, agora, «teoricamente». Exemplo 4. Cinco amigas encontraram-se e uma delas disse para as outras: Aposto um almoço, em como 2 de nós têm o mesmo signo. Alguém aceita esta aposta? Qual será a probabilidade de efectivamente, pelo menos 2 delas terem o mesmo signo? Para estimar a probabilidade de, pelo menos, 2 das 5 amigas terem o mesmo sigo, vamos utilizar o Excel para simular cada um dos 1 2 signos das amigas, utilizando agora a função Randbetween(1 ;1 2) que inserimos em 5 colunas, cada coluna representando uma amiga. De seguida basta verificar quais as linhas que têm pelo menos 2 valores iguais (duas amigas com o mesmo signo) e assinalar esse facto como um sucesso, que representamos por um 1, para no fim ser mais fácil contabilizar o total de sucessos. 11 PROFMAT2011 ACTAS
12 Continuação da tabela Continuação da tabela Evolução da frequência relativa do número de sucessos com o número de repetições: 12
13 Da tabela e gráfico anteriores concluímos que uma estimativa para a probabilidade de, pelo menos, duas das cinco amigas terem o mesmo signo, é de 62%. (Assumindo que qualquer das amigas pode ter qualquer dos 1 2 signos e que há independência hipótese que foi, aliás, considerada para proceder à simulação anterior, o valor da probabilidade do acontecimento em causa é 0,61 8 [=1 (1 2/1 2) (1 1 /1 2) (1 0/1 2) (9/1 2) (8/1 2)].) Exemplo 5. Num concurso é dada a escolher ao concorrente uma de 3 portas. Atrás de uma delas está um carro e atrás de cada uma das outras duas está uma cabra. O concorrente escolhe uma das portas (sem a abrir) e o apresentador, que sabe exactamente qual é a porta que esconde o carro, abre, de entre as duas portas que restam, uma onde está uma cabra. Nesse momento pergunta ao concorrente se deseja ou não trocar a porta que escolheu pela outra porta que ainda está fechada. Se fosse o concorrente, o que é que faria? Trocava de porta ou mantinha a porta escolhida? Qual será a estratégia mais vantajosa para ganhar o carro? Vejamos como simular este problema: Não há dúvida que ao escolher uma porta ao acaso a probabilidade de ela esconder o carro é igual a 1 /3. Para simular o decorrer de alguns destes concursos vamos utilizar a função RAND e considerar que o concorrente escolheu a boa porta sempre que o valor do número pseudo-aleatório obtido estiver entre 0 e 1 /3. Nestes casos, quando ele trocar de porta, ficará com a «cabra» mas, em compensação, ficará com o carro em todos os outros casos. Eis o resultado da simulação ao fim de 500 e repetições: Continuação da tabela 13 PROFMAT2011 ACTAS
14 Continuação da tabela Ao fim de 500 repetições obtém-se como estimativa para a probabilidade de ganhar, trocando de porta, aproximadamente 65%. No entanto, se continuarmos o processo de simulação, ao fim de repetições obtém-se como estimativa para essa probabilidade, aproximadamente 68%. Este valor é muito próximo do valor exacto para a probabilidade de ganhar trocando de porta, que é igual a 2/3. Uma simulação desta situação encontra-se em Como estimar áreas utilizando a simulação A utilização da simulação para estimar probabilidades, permite-nos estimar áreas de algumas figuras, uma vez que, em determinadas circunstâncias, a probabilidade pode ser interpretada como uma área. Por exemplo, consideremos um quadrado de lado unitário e uma figura inscrita nesse quadrado: Como estimar a área dessa figura? Um processo, é simular pares de números pseudo-aleatórios (entre 0 e 1 ) e calcular a frequência relativa dos que caiem dentro da figura. Esse valor dá-nos uma estimativa da área da figura incluída no quadrado. Vamos utilizar o processo descrito anteriormente para estimar a área do círculo de raio 0,5 unidades e comparar com a área calculada a partir da fórmula ππππ : Geramos 1 00 números e estimámos a área da figura pela frequência relativa do número de pontos no interior do círculo. 14 Neste caso foi mais fácil contar o número de pontos fora do círculo (=22) pelo que uma estimativa para a área do círculo com raio 0,5 unidades é 0,78 unidades 2. A área do círculo anterior é 3,1 41 6x0,52=0,7854, pelo que o valor obtido como estimativa é bastante razoável.
15 Bibliografia Graça Martins, Maria Eugénia; Introdução à Probabilidade e à Estatística, Departamento de Estatística e Investigação Operacional da FCUL, Sociedade Portuguesa de Estatística, Graça Martins, Maria Eugénia e Loura, Luísa; Modelos de Probabilidade, Material de apoio à disciplina de MACS ou, Graça Martins, Maria Eugénia e Ponte, João Pedro; Organização e Tratamento de Dados, Novo Programa de Matemática do Ensino Básico em particular 15 PROFMAT2011 ACTAS
16 16
5. Introdução à simulação
Estatística Descritiva com Excel Complementos. 103 5. Introdução à simulação 5.1- Introdução Pretende-se com este Capítulo, dar a conhecer um instrumento poderoso a simulação, que sobretudo nas duas últimas
Leia maisActivALEA. ative e atualize a sua literacia
ActivALEA ative e atualize a sua literacia N.º 26 A FREQUÊNCIIA RELATIIVA PARA ESTIIMAR A PROBABIILIIDADE Por: Maria Eugénia Graça Martins Departamento de Estatística e Investigação Operacional da FCUL
Leia mais( ) ( ) Questões tipo exame. O número pedido é: Questões tipo exame Pág Os algarismos 1 e 2 podem ocupar 5 A. posições diferentes.
Questões tipo exame Pág. 6.. Os algarismos e podem ocupar A posições diferentes. Os restantes lugares são ocupados por três algarismos escolhidos de entre oito, portanto, existem A maneiras diferentes
Leia maisDEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhanguene, Av. de Moçambique, km 1, Tel: +258 21401078, Fax: +258 21401082, Maputo Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática
Leia maisRESOLUÇÃO DAS ATIVIDADES E FORMALIZAÇÃO DOS CONCEITOS
CENTRO UNIVERSITÁRIO FRANCISCANO Curso de Administração Disciplina: Estatística I Professora: Stefane L. Gaffuri RESOLUÇÃO DAS ATIVIDADES E FORMALIZAÇÃO DOS CONCEITOS Sessão 1 Experimentos Aleatórios e
Leia maisEscola Secundária/2,3 da Sé-Lamego Ficha de Trabalho de Matemática A Ano Lectivo 2011/12 Distribuição de probabilidades 12.º Ano
Escola Secundária/, da Sé-Lamego Ficha de Trabalho de Matemática A Ano Lectivo 0/ Distribuição de probabilidades.º Ano Nome: N.º: Turma:. Numa turma do.º ano, a distribuição dos alunos por idade e sexo
Leia mais3º Ano do Ensino Médio. Aula nº06
Nome: Ano: º Ano do E.M. Escola: Data: / / 3º Ano do Ensino Médio Aula nº06 Assunto: Noções de Estatística 1. Conceitos básicos Definição: A estatística é a ciência que recolhe, organiza, classifica, apresenta
Leia maisProbabilidade Condicional
18 Probabilidade Condicional Sumário 18.1 Introdução....................... 2 18.2 Probabilidade Condicional............... 2 1 Unidade 18 Introdução 18.1 Introdução Nessa unidade, é apresentada mais uma
Leia maisExercícios resolvidos sobre Teoremas de Probabilidade
Exercícios resolvidos sobre Teoremas de Probabilidade Aqui você tem mais uma oportunidade de estudar os teoremas da probabilidade, por meio de um conjunto de exercícios resolvidos. Observe como as propriedades
Leia maisActivALEA. active e actualize a sua literacia
ActivALEA active e actualize a sua literacia N.º 8 PROBABIILIIDADE: PROBLEMAS E SIIMULAÇÕES A probabilidade está presente sempre que estivermos perante um fenómeno aleatório, isto é, um fenómeno para o
Leia maisUnidade III ESTATÍSTICA. Prof. Fernando Rodrigues
Unidade III ESTATÍSTICA Prof. Fernando Rodrigues Medidas de dispersão Estudamos na unidade anterior as medidas de tendência central, que fornecem importantes informações sobre uma sequência numérica. Entretanto,
Leia maisActivALEA. active e actualize a sua literacia. TAREFA Forma da distribuição de algumas variáveis tendo em conta a. TÓPICO - Representações gráficas.
ActivALEA active e actualize a sua literacia N..ºº 23 FORMA DA DIISTRIIBUIIÇÃO DE ALGUMAS VARIIÁVEIIS Por: Maria Eugénia Graça Martins Departamento de Estatística e Investigação Operacional da FCUL memartins@fc.ul.pt
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Noções gerais Propostas de resolução
MATEMÁTICA A - 1o Ano Probabilidades - Noções gerais Propostas de resolução Exercícios de exames e testes intermédios 1. Organizando todos os resultados possíveis para os dois números possíveis de observar,
Leia maisprobabilidade PE-MEEC 1S 09/10 16 Capítulo 2 - de probabilidade 2.1 Experiências aleatórias. resultados. Acontecimentos probabilidade.
Capítulo 2 - Noções básicas de probabilidade 2.1 Experiências aleatórias. Espaço de resultados. Acontecimentos 2.2 Noção de probabilidade. Interpretações de Laplace, frequencista e subjectivista. Axiomas
Leia maisEntropia, Entropia Relativa
Entropia, Entropia Relativa e Informação Mútua Miguel Barão (mjsb@di.uevora.pt) Departamento de Informática Universidade de Évora 13 de Março de 2003 1 Introdução Suponhamos que uma fonte gera símbolos
Leia maisIntrodução à Probabilidade
A Teoria de Probabilidade é responsável pelo estudo de fenômenos que envolvem a incerteza (é impossível prever antecipadamente o resultado) e teve origem na teoria de jogos, servindo como ferramenta para
Leia maisProbabilidades. Carla Henriques e Nuno Bastos. Eng. do Ambiente. Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu
Probabilidades Carla Henriques e Nuno Bastos Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Eng. do Ambiente Introdução Ao comprar acções, um investidor sabe que o ganho que vai obter
Leia maisAnálise e Resolução da prova de Agente de Polícia Federal Disciplina: Raciocínio Lógico Professor: Custódio Nascimento
Análise e Resolução da prova de Agente de Polícia Federal Disciplina: Professor: Custódio Nascimento 1- Análise da prova Análise e Resolução da prova de Agente / PF Neste artigo, farei a análise das questões
Leia maisProbabilidade. Evento (E) é o acontecimento que deve ser analisado.
Probabilidade Definição: Probabilidade é uma razão(divisão) entre a quantidade de eventos e a quantidade de amostras. Amostra ou espaço amostral é o conjunto formado por todos os elementos que estão incluídos
Leia mais1 O problema original
COMO GANHAR UM AUTOMOVEL Antonio Luiz Pereira - IME-USP O problema original Em seu artigo Como Perder Amigos e Enganar Pessoas Eureka! n 0 o Prof. Nicolau Saldanha discute quatro problemas envolvendo probabilidades,
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Teoremas e operações com conjuntos Propostas de resolução
MATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Teoremas e operações com conjuntos Propostas de resolução Exercícios de exames e testes intermédios 1. Como P (B) = 1 P ( B ) = P (B) P (A B) vem que P (B) = 1 0,7
Leia maisS I M U L A Ç Ã O 84
S I M U L A Ç Ã O 84 - 1 - Elabore uma rotina que lhe permita gerar números pseudo-aleatórios (NPA) com distribuição X ( f X ( x ) representa a função de densidade de probabilidade de X e F X ( x ) representa
Leia maisSequências Generalizando um pouco, podemos então dizer que sequências de elementos são grupos com elementos obedecendo a determinada ordem. Obteremos uma sequência diferente quando se altera a ordem. No
Leia maisTécnicas de Contagem I II III IV V VI
Técnicas de Contagem Exemplo Para a Copa do Mundo 24 países são divididos em seis grupos, com 4 países cada um. Supondo que a escolha do grupo de cada país é feita ao acaso, calcular a probabilidade de
Leia maisNoção de fenómeno aleatório e de experiência aleatória
Muitas vezes deparamo-nos com situações de incerteza, fenómenos aleatórios, em que não se pode prever o resultado. Pelo contrário, nos fenómenos deterministas conseguimos dizer antecipadamente o que vai
Leia maisPROBABILIDADE 1. INTRODUÇÃO
proporção de caras Revisões PROBABILIDADE 1. INTRODUÇÃO As experiências aleatórias apresentam as seguintes características:.o resultado individual é imprevisível.são conhecidos todos os possíveis resultados.a
Leia maisActivALEA. ative e atualize a sua literacia
ActivALEA ative e atualize a sua literacia N.º 30 ESTIMAR A PERCENTAGEM DE... Por: Maria Eugénia Graça Martins Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa memartins@fc.ul.pt Emília Oliveira Agrupamento
Leia maisTEORIA DAS PROBABILIDADES
TEORIA DAS PROBABILIDADES 1.1 Introdução Ao estudarmos um fenômeno coletivo, verificamos a necessidade de descrever o próprio fenômeno e o modelo matemático associado ao mesmo, que permita explicá-lo da
Leia maisCursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de EGI Teoria de Probabilidade
FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhanguene, Av. de Moçambique, km, Tel: +5 4007, Fax: +5 400, Maputo Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática e de
Leia maisProbabilidade. Luiz Carlos Terra
Luiz Carlos Terra Nesta aula, você conhecerá os conceitos básicos de probabilidade que é a base de toda inferência estatística, ou seja, a estimativa de parâmetros populacionais com base em dados amostrais.
Leia maisProbabilidades- Teoria Elementar
Probabilidades- Teoria Elementar Experiência Aleatória Experiência aleatória é uma experiência em que: não se sabe exactamente o resultado que se virá a observar, mas conhece-se o universo dos resultados
Leia maisProbabilidades. Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu. Eng. do Ambiente. (DepMAT ESTV) Probabilidades 2007/ / 22
Probabilidades Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Eng. do Ambiente (DepMAT ESTV) Probabilidades 2007/2008 1 / 22 Introdução Introdução Ao comprar acções, um investidor sabe
Leia maisProbabilidades. Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu. Gestão de Empresas Contabilidade e Administração
Probabilidades Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Gestão de Empresas Contabilidade e Administração Introdução Ao comprar acções, um investidor sabe que o ganho que vai obter
Leia maisCiclo 3 Encontro 2 PROBABILIDADE. Nível 3 PO: Márcio Reis 11º Programa de Iniciação Científica Jr.
1 Ciclo 3 Encontro 2 PROBABILIDADE Nível 3 PO: Márcio Reis 11º Programa de Iniciação Científica Jr. Probabilidade 2 Texto: Módulo Introdução à Probabilidade O que é probabilidade? parte 1 de Fabrício Siqueira
Leia maisEstatística Aplicada. Prof. Carlos Alberto Stechhahn PARTE I ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE PROBABILIDADE CONDICIONAL.
Estatística Aplicada Administração p(a) = n(a) / n(u) PARTE I ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE PROBABILIDADE CONDICIONAL Prof. Carlos Alberto Stechhahn 2014 1. Noções de Probabilidade Chama-se experimento
Leia maisMatemática Ficha de Apoio Modelos de Probabilidade - Introdução
Matemática Ficha de Apoio Modelos de Probabilidade - Introdução 12ºano Introdução às probabilidades No final desta unidade, cada aluno deverá ser capaz de: - Identificar acontecimentos com conjuntos e
Leia mais22 de Outubro de 2012
Escola Básica de Santa Catarina Ficha de Avaliação de Matemática 22 de Outubro de 2012 A PREENCHER PELO ALUNO 9ºano Nome: nº Turma A PREENCHER PELO PROFESSOR Classificação: Nível: ( ) Rubrica do professor:
Leia maisUM JOGO BINOMIAL 1. INTRODUÇÃO
1. INTRODUÇÃO UM JOGO BINOMIAL São muitos os casos de aplicação, no cotidiano de cada um de nós, dos conceitos de probabilidade. Afinal, o mundo é probabilístico, não determinístico; a natureza acontece
Leia mais* Acontecimento elementar: é formado por um só elemento do conjunto de. * Acontecimento composto: é formado por dois ou mais elementos do conjunto
PROBABILIDADE A linguagem das probabilidades Quando lidamos com probabilidade, as experiências podem ser consideradas: Aleatórias ou casuais: quando é impossível calcular o resultado à partida. Como exemplo
Leia maisAGRUPAMENTO DE ESCOLAS DR. ANTÓNIO AUGUSTO LOURO ESCOLA DOS 2.º E 3.º CICLOS DR. ANTÓNIO AUGUSTO LOURO
AGRUPAMENTO DE ESCOLAS DR. ANTÓNIO AUGUSTO LOURO ESCOLA DOS 2.º E 3.º CICLOS DR. ANTÓNIO AUGUSTO LOURO FICHA DE TRABALHO 2 REVISÕES PARA O 1º TESTE Ano Letivo 2014/2015 1. Considera as seguintes experiências
Leia maisTeste Intermédio de MATEMÁTICA - 9o ano 10 de maio de 2012
Teste Intermédio de MATEMÁTICA - 9o ano 10 de maio de 01 Proposta de resolução 1. 1.1. Como, na turma A os alunos com 15 anos são 7% do total, a probabilidade de escolher ao acaso um aluno desta turma
Leia maisAMEI Escolar Matemática 9º Ano Probabilidades e Estatística
AMEI Escolar Matemática 9º Ano Probabilidades e Estatística A linguagem das probabilidades As experiências podem ser consideradas: - aleatórias ou casuais: quando é impossível calcular o resultado à partida;
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Noções gerais
MATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Noções gerais Exercícios de exames e testes intermédios 1. Uma pessoa lança um dado cúbico, com as faces numeradas de 1 a 6, e regista o número da face que ficou
Leia maisExperiência Aleatória
Probabilidades Experiência Aleatória Experiência aleatória é uma experiência em que: não se sabe exactamente o resultado que se virá a observar, mas conhece-se o universo dos resultados possíveis. Exemplo
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 3
FIHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTIA A 1.º Ano Versão 3 Nome: N.º Turma: Apresente o seu raciocínio de forma clara, indicando todos os cálculos que tiver de efetuar e todas as justificações necessárias. Quando,
Leia maisProbabilidade Condicional e Independência
Probabilidade Condicional e Independência Capítulo Para os eventos E e F, a probabilidade condicional de E dado que F ocorreu é representada por P(EIF) e definida como Exemplo Suponha que lancemos dois
Leia maisAmostragem e distribuições por amostragem
Amostragem e distribuições por amostragem Carla Henriques e Nuno Bastos Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia de Viseu Contabilidade e Administração População, amostra e inferência estatística
Leia maisProposta de teste de avaliação
Proposta de teste de avaliação Matemática A. O ANO DE ESCOLARIDADE Duração: 90 minutos Data: Grupo I Na resposta aos itens deste grupo, selecione a opção correta. Escreva, na folha de respostas, o número
Leia maisMA12 - Unidade 17 Probabilidade
MA12 - Unidade 17 Probabilidade Paulo Cezar Pinto Carvalho PROFMAT - SBM 17 de Maio de 2013 Teoria da Probabilidade Teoria da Probabilidade: modelo matemático para incerteza. Objeto de estudo: experimentos
Leia maisNotas sobre minorantes de complexidade
Notas sobre minorantes de complexidade Fevereiro 2007 Armando B. Matos 1 Neste trabalho faremos uma introdução às aplicações da teoria da Informação aos problemas de complexidade mínima, isto é, à procura
Leia maisProposta de teste de avaliação
Proposta de teste de avaliação MACS 11. O ANO DE ESCOLARIDADE Duração: 90 minutos Data: 1. Numa final do concurso de novos talentos realizado na escola J, foram a votação quatro concorrentes: o Pedro (P);
Leia maisRelatório At. Form. 3: Probabilidades
1. (a) Experiência aleatória, em que o fenómeno aleatório em estudo é o sexo da pessoa que se encontra. O espaço de resultados associado é S = {Feminino, Masculino}. (b) Experiência aleatória, em que o
Leia maisGRUPO I. Na resposta a cada um dos itens deste grupo, seleccione a única opção correcta.
GRUPO I Na resposta a cada um dos itens deste grupo, seleccione a única opção correcta. Escreva, na folha de respostas, o número do item e a letra que identifica a opção seleccionada. Não apresente cálculos,
Leia mais24 de outubro de 2012
Escola Básica de Santa Catarina Ficha de Avaliação de Matemática 24 de outubro de 2012 A PREENCHER PELO ALUNO 9ºano 90m Nome: nº Turma C A PREENCHER PELO PROFESSOR Classificação: Nível: ( ) Rubrica do
Leia maisSe A =, o evento é impossível, por exemplo, obter 7 no lançamento de um dado.
PROBABILIDADE Espaço amostral Espaço amostral é o conjunto universo U de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. O número de elementos desse conjunto é indicado por n(u). Exemplos: No
Leia maisSULIMAR GOMES SILVA INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE
SULIMAR GOMES SILVA INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE Trabalho apresentado ao curso de Formação Continuada da Fundação CECIERJ - Consórcio CEDERJ. Orientadora: Danubia de Araujo Machado (Tutora) Grupo 2 Série:
Leia maisCurso Profissional de Nível Secundário
Curso Profissional de Nível Secundário Técnico Auxiliar de Saúde 2 TAS Ano Letivo: 2014/2015 Matemática (200 horas) 11º Ano PLANIFICAÇÃO A LONGO PRAZO A7 Probabilidades Fenómenos aleatórios. 2 aulas Argumento
Leia maisPROBABILIDADE. Numero de Resultados Desejado Numero de Resultados Possiveis EXERCÍCIOS DE AULA
PROBABILIDADE São duas as questões pertinentes na resolução de um problema envolvendo probabilidades. Primeiro, é preciso quantificar o conjunto de todos os resultados possíveis, que será chamado de espaço
Leia maisProbabilidades. Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer
Probabilidades Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer Universidade Federal do Paraná Departamento de Estatística Laboratório de Estatística e Geoinformação 06/03/2018 WB, EK, FM ( LEG/DEST/UFPR
Leia maisMatemática E Extensivo V. 5
Extensivo V Exercícios 0) a) / b) / c) / a) N(E) N(A), logo P(A) b) N(E) N(A), logo P(A) c) N(E) N(A), logo P(A) 0) a) 0 b) / % c) 9/0 90% d) /0 % 0) E a) N(E) 0 + + + 0 b) N(E) 0 N(A), logo P(A) 0, %
Leia maisEstatística Aplicada. Prof. Carlos Alberto Stechhahn EXERCÍCIOS - REVISÃO ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE. Administração. p(a) = n(a) / n(u)
Estatística Aplicada Administração p(a) = n(a) / n(u) EXERCÍCIOS - REVISÃO ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE Prof. Carlos Alberto Stechhahn 2014 1. Tema: Noções de Probabilidade 1) Considere o lançamento
Leia maisESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 12º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A
ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 12º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A Tarefa 3 do plano de trabalho nº 2 I Lançamento de um dado 1.ª Parte Se lançarmos 10 vezes um dado cúbico equilibrado,
Leia maisPROBABILIDADE. Luciana Santos da Silva Martino. PROFMAT - Colégio Pedro II. 01 de julho de 2017
Sumário PROBABILIDADE Luciana Santos da Silva Martino PROFMAT - Colégio Pedro II 01 de julho de 2017 Sumário 1 Conceitos Básicos 2 Probabildade Condicional 3 Espaço Amostral Infinito Outline 1 Conceitos
Leia maisExperiências Aleatórias. Espaço de Resultados. Acontecimentos
Experiências Aleatórias. Espaço de Resultados. Acontecimentos Experiência Aleatória É uma experiência em que: não se sabe exactamente o resultado que se virá a observar; conhece-se o universo dos resultados
Leia maisDEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA E CIÊNCIAS EXPERIMENTAIS - Grupo 500. Planificação Anual /Critérios de avaliação. Disciplina: MACS 11º ano 2014/2015
AGRUPAMENTO DE ESCOLAS ANSELMO DE ANDRADE DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA E CIÊNCIAS EXPERIMENTAIS - Grupo 500 Planificação Anual /Critérios de avaliação Disciplina: MACS 11º ano 2014/2015 Início Fim Nº de
Leia maisProbabilidade - aula II
25 de Março de 2014 Interpretações de Probabilidade Amostras Aleatórias e Objetivos Ao final deste capítulo você deve ser capaz de: Calcular probabilidades de eventos conjuntos. Interpretar e calcular
Leia maisGRÁFICOS ESTATÍSTICOS
GRÁFICOS ESTATÍSTICOS DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA Suponhamos termos feito uma coleta de dados relativos às estaturas de quarenta alunos, que compõem uma amostra dos alunos de um colégio A, resultando a
Leia maisPROBABILIDADE. Aula 2 Probabilidade Básica. Fernando Arbache
PROBABILIDADE Aula 2 Probabilidade Básica Fernando Arbache Probabilidade Medida da incerteza associada aos resultados do experimento aleatório Deve fornecer a informação de quão verossímil é a ocorrência
Leia maisESCOLA SECUNDÁRIA DE LOUSADA
ESCOLA SECUNDÁRIA DE LOUSADA 2012 2013 PLANIFICAÇÃO DA DISCIPLINA DE MATEMÁTICA Curso Profissional de Técnico de Multimédia ELENCO MODULAR A7 Probabilidades 28 A6 Taxa de variação 36 A9 Funções de crescimento
Leia maisEscola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 12º Ano de Matemática A Tema I Probabilidades e Combinatória
Escola Secundária com 3º ciclo D. Dinis 12º Ano de Matemática A Tema I Probabilidades e Combinatória Tarefa nº 1 1. Verdadeiro ou Falso? 1.1. É pouco provável tirar um rei ao acaso de um baralho de 52
Leia maisEXAME DE MACS 2º FASE 2014/2015 = 193
EXAME DE MACS 2º FASE 2014/2015 1. Divisor Padrão: 00+560+80+240 200 = 190 = 19 200 20 Filiais A B C D Quota Padrão 1,088 58,01 86,010 24,870 L 1 58 86 24 L(L + 1) 1,496 58,498 86,499 24,495 Quota Padrão
Leia maisMicroeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão
Microeconomia II Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 3.1 Introdução à Teoria das Probabilidades e da Preferência pelo Risco Isabel Mendes 2007-2008 18-03-2008 Isabel Mendes/MICRO
Leia maisAGRUPAMENTO DE ESCOLAS DE CASTRO DAIRE Grupo de Recrutamento 500
3º Período 2º Período 1º Período AGRUPAMENTO DE ESCOLAS DE CASTRO DAIRE Escola Secundária de Castro Daire Escola Básica N.º2 de Castro Daire Escola EBI de Mões Grupo de Recrutamento 500 MATEMÁTICA Ano
Leia mais1 a a. Para a soma dos números saídos ser 0, tem que sair 0 em ambos os dados
Página Preparar o Exame 0 0 Matemática A. O valor médio da variável aleatória X é dado por a a a a 0 a a a. Então, a a Resposta: B. O é um dos resultados possíveis para X,(X = {0,,, }) pelo que a opção
Leia mais22 de Outubro de 2012
Escola Básica de Santa Catarina Ficha de Avaliação de Matemática 22 de Outubro de 2012 A PREENCHER PELO ALUNO 9ºano Nome: nº Turma A PREENCHER PELO PROFESSOR Classificação: Nível: ( ) Rubrica do professor:
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Noções gerais
MATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Noções gerais Exercícios de exames e testes intermédios 1. Considere um dado cúbico, com as faces numeradas de 1 a 6, e um saco que contém cinco bolas, indistinguíveis
Leia maisAULA 08 Probabilidade
Cursinho Pré-Vestibular da UFSCar São Carlos Matemática Professora Elvira e Monitores Ana Carolina e Bruno AULA 08 Conceitos e assuntos envolvidos: Espaço amostral Evento Combinação de eventos Espaço Amostral
Leia maisTeste Intermédio 2012
Teste Intermédio 01 1. Uma escola básica tem duas turmas de 9. ano: a turma e a turma. Os alunos da turma distribuem-se, por idades, de acordo com o seguinte diagrama circular. Idades dos alunos da turma
Leia maisESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA
Departamento Matemática Curso Engenharia e Gestão Industrial 2º Semestre 1º Folha Nº2 1. Na inspecção final a um produto este é classificado como aceitável para lançamento no mercado ou não. O produto
Leia maisª Fase. 16 pontos
007.ª Fase 16 pontos 007.ª Fase 4 pontos 15 pontos 007.ª Fase 007.ª Fase 0 pontos 5 pontos 007.ª Fase 5 pontos 10 pontos 0 pontos 007.ª Fase 0 pontos 0 pontos 5 pontos TOTAL 00 pontos Prova Escrita de
Leia maisTópicos de Matemática. Teoria elementar de conjuntos
Tópicos de Matemática Lic. em Ciências da Computação Teoria elementar de conjuntos Carla Mendes Dep. Matemática e Aplicações Universidade do Minho 2010/2011 Tóp. de Matemática - LCC - 2010/2011 Dep. Matemática
Leia maisMATEMÁTICA A - 12o Ano Probabilidades - Distribuições de probabilidades
MATEMÁTICA A - o Ano Probabilidades - Distribuições de probabilidades Exercícios de exames e testes intermédios. A tabela de distribuição de probabilidades de uma variável aleatória X é a seguinte. x i
Leia maisAgrupamento de Escolas de Diogo Cão, Vila Real
Agrupamento de Escolas de Diogo Cão, Vila Real 2015/2016 MATEMÁTICA FICHA DE TRABALHO 7 3º PERÍODO MAIO Nome: Nº Turma: 9º Data: CIRCUNFERÊNCIA 1. Relativamente à fig. 1 indica: 1.1 duas cordas; 1.2 a
Leia maisMATEMÁTICA MÓDULO 4 PROBABILIDADE
PROBABILIDADE Consideremos um experimento com resultados imprevisíveis e mutuamente exclusivos, ou seja, cada repetição desse experimento é impossível prever com certeza qual o resultado que será obtido,
Leia maisII Bienal da SBM. Atividades da Oficina 1. Problemas elementares divertidos e desafiadores
II Bienal da SBM 5 a 9 de outubro de 004 Salvador Universidade Federal da Bahia Atividades da Oficina 1 Problemas elementares divertidos e desafiadores Luís Lopes (5 e 6 de outubro) Resumo O propósito
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 3
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão Nome: N.º Turma: Apresente o seu raciocínio de forma clara, indicando todos os cálculos que tiver de efetuar e todas as justificações necessárias. Quando,
Leia maisTestes de Hipóteses Estatísticas
Capítulo 5 Slide 1 Testes de Hipóteses Estatísticas Resenha Hipótese nula e hipótese alternativa Erros de 1ª e 2ª espécie; potência do teste Teste a uma proporção; testes ao valor médio de uma v.a.: σ
Leia maisFICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 1
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 12.º Ano Versão 1 Nome: N.º Turma: Apresente o seu raciocínio de forma clara, indicando todos os cálculos que tiver de efetuar e todas as justificações necessárias. Quando,
Leia maisTESTES SOCIOMÉTRICOS
TESTES SOCIOMÉTRICOS Docente: Mestre Mª João Marques da Silva Picão Oliveira TESTES SOCIOMÉTRICOS * O Teste Sociométrico ajuda-nos a avaliar o grau de integração duma criança/jovem no grupo; a descobrir
Leia mais4. Corpos finitos. Aula 22 - Álgebra II. [Conclusão da aula anterior: exemplos de polinómios resolúveis e polinómios não resolúveis]
[Conclusão da aula anterior: exemplos de polinómios resolúveis e polinómios não resolúveis] Corpos finitos Neste capítulo final vamos estudar as propriedades fundamentais dos corpos finitos e descrever
Leia maisPROPOSTA DE RESOLUÇÃO DA PROVA DE MATEMÁTICA A DO ENSINO SECUNDÁRIO (CÓDIGO DA PROVA 635) 2ª FASE 18 DE JUNHO Grupo I
PROPOSTA DE RESOLUÇÃO DA PROVA DE MATEMÁTICA A DO ENSINO SECUNDÁRIO (CÓDIGO DA PROVA 5) ª FASE 18 DE JUNHO 01 Grupo I Questões 1 4 5 7 8 Versão 1 B C A D B A C A Versão A D B B C A D C Grupo II 1 11 z
Leia maisFísica Geral - Laboratório. Aula 2: Organização e descrição de dados e parâmetros de dispersão e correlação
Física Geral - Laboratório Aula 2: Organização e descrição de dados e parâmetros de dispersão e correlação 1 Física Geral - Objetivos Ao final do período, o aluno deverá ser capaz de compreender as principais
Leia maisUNIDADE 4 ESTRUTURAS DE CONTROLE
1 UNIDADE 4 ESTRUTURAS DE CONTROLE Na criação de algoritmos, utilizamos os conceitos de bloco lógico, entrada e saída de dados, variáveis, constantes, atribuições, expressões lógicas, relacionais e aritméticas,
Leia maisESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 12º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO 12º A1 Grupo I
ESCOLA SECUNDÁRIA COM 3º CICLO D. DINIS COIMBRA 1º ANO DE ESCOLARIDADE MATEMÁTICA A FICHA DE AVALIAÇÃO 1º A1 Grupo I As cinco questões deste grupo são de escolha múltipla. Para cada uma delas são indicadas
Leia maisTeoria das probabilidades
Teoria das probabilidades Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 25 de abril de 2018 Londrina 1 / 22 Conceitos probabiĺısticos são necessários para se
Leia maisEstatística. Aula : Probabilidade. Prof. Ademar
Estatística Aula : Probabilidade Prof. Ademar TEORIA DAS PROBABILIDADES A teoria das probabilidades busca estimar as chances de ocorrer um determinado acontecimento. É um ramo da matemática que cria, elabora
Leia mais(Antes de iniciar os exercícios, ler a página Gráficos - Como construir, para orientar-se quanto ao que é um bom gráfico).
Universidade Federal do Pará Centro de Ciências Biológicas Laboratório de Informática Exercícios 1g - Criação de gráficos (Antes de iniciar os exercícios, ler a página Gráficos - Como construir, para orientar-se
Leia maisAmostragem. Amostragem. Técnica: possibilita realizar a pesquisa em universos infinitos.
Técnica: possibilita realizar a pesquisa em universos infinitos. A Estatística pode ser estendida ao estudo das populações chamadas infinitas nas quais não temos a possibilidade de observar todos os elementos
Leia mais