Rodada #1 Estatística

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "Rodada #1 Estatística"

Transcrição

1 Rodada #1 Estatística Professor Guilherme Neves Assuntos da Rodada ESTATÍSTICA: 1 Histogramas e curvas de frequência. 2 Distribuição de frequências: absoluta, relativa, acumulada. 3 Medidas de posição: média, moda, mediana e separatrizes. 4 Medidas de dispersão: desvio- padrão, coeficiente de variação. 5 Distribuições de probabilidade (parte 1): distribuição binomial, distribuição normal.

2 a. Teoria em Tópicos 1. A Teoria das Probabilidades é o ramo da Matemática que cria modelos que são utilizados para estudar experimentos aleatórios. 2. Um experimento é dito aleatório quando ele pode ser repetido sob as mesmas condições inúmeras vezes e os resultados não podem ser previstos com absoluta certeza. 3. Embora não possamos afirmar qual é o resultado do experimento aleatório, em geral podemos descrever o conjunto que abriga todos os resultados possíveis. 4. Quando é possível fazer uma previsão do resultado de um experimento, ele é chamado de determinístico. 5. Experimentos ou fenômenos aleatórios acontecem com bastante frequência em nossas vidas. Diariamente ouvimos perguntas do tipo: Choverá próxima semana? Qual a minha chance de ganhar na Mega Sena? 6. Vejamos alguns exemplos de experimentos aleatórios: i) Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. ii) Jogue uma moeda e observe a face de cima. 2

3 O que os experimentos acima têm em comum? As seguintes características definem um experimento aleatório. Cada experimento poderá ser repetido indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas. Embora não possamos afirmar qual é o resultado do experimento, somos capazes de descrever o conjunto de todos os resultados possíveis do experimento. 7. Para cada experimento do tipo que estamos considerando (aleatório), definiremos o espaço amostral como o conjunto de todos os resultados possíveis do experimento. Denotaremos este conjunto pela letra U. 8. Vamos considerar os experimentos acima e descrever um espaço amostral para cada um deles. i) Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. Quando jogamos um dado, o resultado pode ser 1,2,3,4,5 ou 6. Portanto: ii) Jogue uma moeda e observe a face de cima. 3

4 9. Resumindo: ao efetuar um experimento aleatório, o primeiro passo consiste em descrever todos os resultados possíveis, ou seja, explicitar o conjunto de possíveis resultados e calcular o número de elementos que pertencem a ele. Este conjunto é chamado de Espaço Amostral. 10. Chamaremos de evento todo subconjunto do espaço amostral. Voltemos ao lançamento do dado. 11. Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. Por exemplo, o subconjunto é o evento que acontece se o número mostrado na face de cima é um número primo. Vejamos outros eventos relativos a este espaço amostral. B: ocorrência de número menor que 5.. C: ocorrência de número menor que 8. D: ocorrência de número maior que 8. (conjunto vazio). 12. Quando o evento é igual ao espaço amostral, dizemos que o evento é certo. 4

5 13. Quando o evento é igual ao conjunto vazio, dizemos que o evento é impossível. 14. Passemos agora à segunda etapa: calcular a probabilidade de um evento. Consideremos o caso do evento que vimos anteriormente. Como são 6 resultados possíveis no lançamento de um dado e são 3 números primos nas faces, intuitivamente percebemos que se repetimos o experimento um grande número de vezes obteremos um número primo em aproximadamente a metade das vezes. 15. O que está por trás do nosso raciocínio intuitivo é o seguinte: i) Cada um dos elementos que compõem o espaço amostral são igualmente prováveis. ii) O número de elementos do evento é justamente a metade dos elementos do espaço amostral. Estas considerações motivam a definição de probabilidade de um evento A da seguinte forma: 16. Laplace referia-se aos elementos do evento como os casos favoráveis (ou desejados). Os elementos do espaço amostral são chamados de casos possíveis. Desta forma: 5

6 17. Podemos empregar as várias técnicas de combinar conjuntos (eventos) para formar novos conjuntos (eventos). 18. Considere dois eventos A e B. O evento união é denotado por e ocorre se e somente se ao menos um dos eventos ocorrerem. Podemos dizer que ocorre se e somente se A ou B (ou ambos) ocorrerem. 19. Considere dois eventos A e B. O evento interseção é denotado por e ocorre se e somente se os dois eventos ocorrerem (A e B ocorrerem). 20. Considere um evento A. O evento complementar de A é denotado por e ocorre se e somente se não ocorre A. 21. Exemplos: Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. Considere os seguintes eventos. A: ocorrência de um número ímpar.. B: ocorrência de um número par:. C: ocorrência de um número menor ou igual a 3. 6

7 Desta forma, temos os seguintes eventos. : ocorrência de um número ímpar ou número par. : ocorrência de um número ímpar ou de um número menor ou igual a 3. : ocorrência de um número par ou de um número menor ou igual a 3. : ocorrência de um número ímpar e par. O resultado foi o conjunto vazio porque não existe número que seja simultaneamente par e ímpar. Neste caso dizemos que os eventos A e B são mutuamente exclusivos. : ocorrência de um número ímpar e menor ou igual a 3. : ocorrência de um número par e menor ou igual a 3. : não ocorrer um número ímpar. : não ocorrer um número par. 7

8 : não ocorrer um número menor ou igual a A probabilidade do evento impossível é 0 e a probabilidade do evento certo é igual a Para ilustrar esta propriedade, vamos voltar ao exemplo do dado. Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. Considere os eventos. A: ocorrência de número menor que 8. B: ocorrência de número maior que 8. (conjunto vazio). Já sabemos que: Desta forma, 8

9 24. Se A é um evento qualquer, então. Esta propriedade afirma que qualquer probabilidade é um número maior ou igual a 0 e menor ou igual a 1. A probabilidade será igual a 0 se o evento for impossível e a probabilidade será igual a 1 se o evento for certo. Se o evento A nem for o evento certo nem o evento impossível, então a probabilidade é um número positivo e menor que Se A é um evento qualquer, então. É muito fácil ilustrar esta propriedade. Imagine que alguém te informa que a probabilidade de chover amanhã seja de 30%. Você rapidamente conclui que a probabilidade de não chover é de 70%. Isto porque a soma das probabilidades de eventos complementares é igual a 1. Lembre-se que o símbolo % significa dividir por 100. Desta forma, podemos dizer que a soma das probabilidades de eventos complementares é igual a 1 ou 100%. Já que: 26. Probabilidade do evento união. Se A e B forem dois eventos quaisquer, então Podemos ilustrar esta propriedade utilizando conjuntos. 9

10 O evento interseção é aquele formado pelos elementos comuns entre A e B. O evento união é o representado abaixo. Quando somamos as probabilidades dos eventos contidos em são computadas duas vezes (uma por estarem em A e outra vez por estarem em B). Para eliminar esta dupla contagem, subtraímos para que nenhum elemento seja contado mais de uma vez. 27. Falei anteriormente que quando a interseção de dois conjuntos é o conjunto vazio eles são chamados de mutuamente excludentes. 10

11 Neste caso, quando, tem-se que. 28. João encontrou uma urna com bolas brancas, pretas e vermelhas. Ele verificou que a quantidade de bolas pretas é igual à metade da quantidade de bolas vermelhas e ao dobro da quantidade de bolas brancas. João, então, colocou outras bolas pretas na urna, e a probabilidade de se escolher, ao acaso, uma bola preta do referido recipiente tornou-se igual a 0,5. Diante disso, a quantidade de bolas colocadas por João na urna é igual a(o) A) quantidade de bolas brancas. B) dobro da quantidade de bolas brancas. C) quantidade de bolas vermelhas. D) triplo da quantidade de bolas brancas. E) dobro da quantidade de bolas vermelhas. Resolução João verificou que a quantidade de bolas pretas é igual à metade da quantidade de bolas vermelhas e ao dobro da quantidade de bolas brancas. 11

12 Vamos considerar que a urna contém bolas brancas. A quantidade de bolas pretas é o dobro da quantidade de bolas brancas. Desta forma, tem-se bolas pretas. Sabemos ainda que a quantidade de bolas pretas é a metade da quantidade de bolas vermelhas. Concluímos que são bolas vermelhas. Resumindo: bolas brancas. bolas pretas. bolas vermelhas. João colocar mais bolas pretas na urna. Vamos considerar que João acrescentou bolas pretas na urna. O nosso quadro com a quantidade de bolas ficará assim: bolas brancas. bolas pretas. bolas vermelhas. Total de bolas: A probabilidade de se escolher, ao acaso, uma bola preta do referido recipiente tornou-se igual a 0,5. Sabemos que probabilidade é a razão entre o número de casos favoráveis e o número de casos possíveis. 12

13 Há um total de bolas pretas (número de casos favoráveis) e um total de bolas na urna (número de casos possíveis. O produto dos meios é igual ao produto dos extremos. O número de bolas pretas acrescentadas por João é igual a. Como o número de bolas brancas é igual a, então o número de bolas pretas acrescentadas por João é o triplo do número de bolas brancas. Letra D. 29. Considere que numa cidade 40% da população adulta é fumante, 40% dos adultos fumantes são mulheres e 60% dos adultos não-fumantes são mulheres. Qual a probabilidade de uma pessoa adulta da cidade escolhida ao acaso ser mulher? a) 44% b) 52% c) 50% 13

14 d) 48% e) 56% Resolução Para facilitar a resolução do exercício, vamos supor que a cidade tenha 100 adultos. Fumantes Não-fumantes Total Homem Mulher Total 100 O enunciado nos diz que 40% dos adultos são fumantes. Logo, temos 40 fumantes. Fumantes Não-fumantes Total Homem Mulher Total % dos fumantes são mulheres. São 16 mulheres fumantes. 14

15 Fumantes Nãofumantes Total Homem Mulher 16 Total Se, das 100 pessoas, 40 são fumantes, então há 60 não-fumantes. Fumantes Não-fumantes Total Homem Mulher 16 Total O enunciado informa que 60% dos não-fumantes são mulheres. Fumantes Não-fumantes Total Homem Mulher Total Ao todo, temos 52 mulheres. Total Fumantes Nãofumantes 15

16 Homem Mulher Total Como estamos considerando que a cidade possui 100 adultos, então o número de casos possíveis é igual a 100. Queremos calcular a probabilidade de a pessoa escolhida ser uma mulher. Como há 52 mulheres, então o número de casos desejados é igual a 52. Letra B. 30. Imagine a seguinte situação: você está sentado em um teatro assistindo a uma peça. Há 400 homens e 600 mulheres no teatro. De repente, é anunciado que será sorteado um carro entre os espectadores. Desta forma, como há pessoas na plateia, então a probabilidade de um homem ser sorteado é igual a e a probabilidade de uma mulher ser sorteada é igual a Se eu, Guilherme, estivesse sentado neste teatro, a minha chance de ganhar este carro seria de 16

17 Estas são as probabilidades a priori, quer dizer, antes que o experimento se realize. Suponhamos que o apresentador do sorteio realize o experimento e resolve fazer um tipo de suspense. Ele então informa que a pessoa sorteada é um homem. Ocorre uma frustração geral entre as mulheres. Por quê? Porque a chance de alguma mulher vencer agora é igual a 0. Esta é uma probabilidade a posteriori, isto é, depois de realizado o experimento. Por outro lado, os ânimos dos homens se exaltam. Suas chances aumentaram!! Ora, não temos mais concorrentes, e sim 400. Os casos possíveis agora totalizam 400 pessoas. A minha chance que antes era de 0,1%, agora será de: A minha chance de ganhar o carro aumentou! Observe que o espaço amostral foi reduzido. 31. Vejamos outro exemplo. Consideremos o experimento que consiste em jogar um dado não-viciado. Sejam o espaço amostral e os eventos e. Temos que a probabilidade de ocorrer o evento B é igual a: Esta é a probabilidade de B a priori, quer dizer, antes que o experimento se realize. Suponhamos que, uma vez realizado o experimento, alguém nos informe que o resultado do mesmo é um número par, isto é, que o evento A ocorreu. A nossa opinião 17

18 sobre a ocorrência do evento B se modifica com esta informação, já que, então, somente poderá ter ocorrido B se o resultado do experimento tiver sido o número 2. Esta opinião é quantificada com a introdução de uma probabilidade a posteriori ou, como vamos chamá-la doravante, probabilidade condicional de B dado A, definida por. Vamos ilustrar esta situação com um diagrama. Sabemos que ocorreu um número par. O nosso espaço amostral (casos possíveis) deixa de ser U e passa a ser A. Vamos representar o espaço amostral com a cor vermelha. O número de casos possíveis agora é igual a 3. 18

19 Para calcular a probabilidade de ocorrer o evento B, devemos nos restringir aos elementos comuns de A e B. Portanto, os casos desejados são os elementos da interseção entre A e B. 32. Finalmente, a expressão probabilidade de ocorrer B sabendo que A ocorreu é expressa assim: Chegamos à fórmula: A noção geral é a seguinte: 33. Que pode ser expressa da seguinte forma: Esta fórmula é chamada de Teorema da Multiplicação e pode ser lida assim: 19

20 A probabilidade de ocorrerem os eventos A e B é igual a probabilidade de A vezes a probabilidade de B depois que A ocorreu. 34. Se a ocorrência do evento A não influir no cálculo da probabilidade do evento B, os eventos são ditos independentes e neste caso, tem-se 35. O vírus X aparece nas formas X1 e X2. Se um indivíduo tem esse vírus, a probabilidade de ser na forma X1 é 3/5. Se o indivíduo tem o vírus na forma X1, a probabilidade desse indivíduo sobreviver é 2/3; mas, se o indivíduo tem o vírus na forma X2, a probabilidade dele sobreviver é 5/6. Nessas condições, a probabilidade do indivíduo portador do vírus X sobreviver é a) 11/15 b) 2/3 c) 3/5 d) 7/15 e) 1/3 Resolução Se o indivíduo tem o vírus X, a probabilidade de ser na forma X1 é 3/5. 20

21 Como o vírus só aparece nas formas X1 e X2, então a probabilidade de aparecer na forma X2 é: Isto porque a soma das probabilidades deve ser igual a 1. Se o indivíduo tem o vírus na forma X1, a probabilidade desse indivíduo sobreviver é 2/3; mas, se o indivíduo tem o vírus na forma X2, a probabilidade dele sobreviver é 5/6. Queremos calcular a probabilidade de um portador do vírus X sobreviver. Há dois casos a considerar. Os portadores na forma X1 e os portadores na forma X2. Probabilidade de ser portador do vírus na forma X 1 Probabilidade de sobreviver com o vírus na forma X 1 Probabilidade de ser portador do vírus na forma X 2 Probabilidade de sobreviver com o vírus na forma X 2 Letra A. 21

22 36. Ao se jogar um determinado dado viciado, a probabilidade de sair o número 6 é de 20%, enquanto as probabilidades de sair qualquer outro número são iguais entre si. Ao se jogar este dado duas vezes, qual o valor mais próximo da probabilidade de um número par sair duas vezes? a) 20% b) 27% c) 25% d) 23% e) 50% Resolução A probabilidade de sair 6 é 20% Sobram 80%. Para calcular a probabilidade de sair cada um dos números restantes, devemos dividir os 80% por 5. 80% 5 16% 0,16 Queremos calcular a probabilidade de, em um dado lançamento, sair par. Os eventos sair 2, sair 4 e sair 6 são mutuamente excludentes. A probabilidade da união é a soma das probabilidades. Queremos que dois números pares ocorram em dois lançamentos. 22

23 Seja A o evento que ocorre quando, no primeiro lançamento, o resultado é par. Seja B o evento que ocorre quando, no segundo lançamento, o resultado é par. Para que tenhamos dois números pares, A e B devem ocorrer. P ( A B)? Ora, o resultado do primeiro lançamento não interfere no resultado do segundo lançamento, portanto os eventos são independentes. Como os dois eventos são independentes, a probabilidade da intersecção é o produto das probabilidades. Letra B. 37. A probabilidade de um gato estar vivo daqui a 5 anos é 3/5. A probabilidade de um cão estar vivo daqui a 5 anos é 4/5. Considerando os eventos independentes, a probabilidade de somente o cão estar vivo daqui a 5 anos é de: a) 2/25 b) 8/25 c) 2/5 d) 3/25 e) 4/5 Resolução 23

24 Se os eventos são independentes, a probabilidade de os dois eventos acontecerem simultaneamente é igual ao produto das probabilidades. Lembre-se que, onde é o evento complementar do evento Por exemplo, se a probabilidade de chover é 40% = 0,4, então a probabilidade de não chover é 60% = 0,6, pois 0,4+0,6 =1. Calcular a probabilidade de somente o cão estar vivo é o mesmo que calcular a probabilidade de o cão estar vivo e o gato estar morto (coitado!). Se a probabilidade de o gato estar vivo daqui a 5 anos é igual a 3/5, então a probabilidade de ele não estar vivo é igual a 2/5. Assim, Letra B. 38. Uma urna contém duas bolas brancas e três bolas pretas, todas de mesmo tamanho e peso. Sacando ao acaso duas bolas da urna, a probabilidade de que sejam da mesma cor é de: a) 20% b) 30% c) 40% d) 50% e) 60% Resolução 24

25 São 5 bolas das quais 2 são brancas e 3 são pretas. Queremos calcular a probabilidade de sacar ao acaso duas bolas e as duas serem brancas ou as duas serem pretas. A probabilidade de a primeira bola ser branca é igual a 2/5 (pois são 2 bolas brancas num total de 5 bolas). A probabilidade de a segunda ser branca é igual a 1/4 (pois agora há apenas uma branca e 4 bolas no total). A probabilidade de a primeira bola ser preta é igual a 3/5 (pois são 3 bolas pretas num total de 5 bolas). A probabilidade de a segunda ser preta é igual a 2/4 (pois agora há 2 bolas pretas e 4 bolas no total). Letra C. 25

26 b. Revisão 1 CESPE/UNB 2015 TCE/RN Para fiscalizar determinada entidade, um órgão de controle escolhera 12 de seus servidores: 5 da secretaria de controle interno, 3 da secretaria de prevenção da corrupção, 3 da corregedoria e 1 da ouvidoria. Os 12 servidores serão distribuídos, por sorteio, nas equipes A, B e C; e cada equipe será composta por 4 servidores. A equipe A será a primeira a ser formada, depois a equipe B e, por último, a C. A respeito dessa situação, julgue os itens subsequentes. 01. A probabilidade de um servidor que não for sorteado para integrar a equipe A ser sorteado para integrar a equipe B e igual a 0, A probabilidade de a equipe A ser composta por quatro servidores da secretaria de controle interno e inferior a 0, Se, após a formação das 3 equipes, as quantidades de servidores das unidades mencionadas forem iguais nas equipes A e B, então a equipe C será formada por 1 servidor de cada unidade. 04. A chance de a equipe A ser composta por um servidor de cada unidade e superior a 10%. 26

27 QUESTÃO 05 - CESPE/UNB 2015 STJ Determinada faculdade oferta, em todo semestre, três disciplinas optativas para alunos do quinto semestre: Inovação e Tecnologia (INT); Matemática Aplicada (MAP); Economia do Mercado Empresarial (EME). Neste semestre, dos 150 alunos que possuíam os requisitos necessários para cursar essas disciplinas, foram registradas matrículas de alunos nas seguintes quantidades: 70 em INT; 45 em MAP; 60 em EME; 25 em INT e MAP; 35 em INT e EME; 30 em MAP e EME; 15 nas três disciplinas. Com base nessas informações, julgue o item que se segue. Ao se escolher um aluno ao acaso, a probabilidade de ele estar matriculado em apenas duas das três disciplinas será maior que a probabilidade de ele estar matriculado apenas em INT. QUESTÃO 06 - CESPE/UNB 2015 TRE/GO As prestações de contas das campanhas dos 3 candidatos a governador de determinado estado foram analisadas por 3 servidores do TRE desse estado. 27

28 Considerando que um servidor pode analisar nenhuma, uma ou mais de uma prestação de contas e que, por coincidência, cada um dos 3 candidatos é parente de um dos 3 servidores, julgue o item que se segue. Se as prestações de contas forem distribuídas para análise de forma aleatória e independente, então a probabilidade de que cada servidor analise as contas de seu parente é inferior a 1/30. QUESTÃO 07 - CESPE/UNB 2015 PF Um batalhão e composto por 20 policiais: 12 do sexo masculino e 8 do sexo feminino. A região atendida pelo batalhão e composta por 10 quadras e, em cada dia da semana, uma dupla de policiais policia cada uma das quadras. Com referência a essa situação, julgue o item subsequente. Caso as duplas de policiais sejam formadas aleatoriamente, então a probabilidade de que em determinado dia os policiais que policiarão determinada quadra sejam do mesmo sexo será superior a 0,5. QUESTÃO 08 - CESPE/UNB 2014 ANTAQ Uma pesquisa sobre o objeto de atividade de 600 empresas apresentou o seguinte resultado: 5/6 dessas empresas atuam no mercado de transporte fluvial de cargas; 1/3 dessas empresas atuam no mercado de transporte fluvial de passageiros; 50 dessas empresas não atuam com transporte fluvial, nem de cargas, nem de passageiros; 28

29 Com base nessa situação hipotética e sabendo-se que as 600 empresas pesquisadas se enquadram em, pelo menos, uma das 3 opções acima, julgue o item a seguir. Selecionada, ao acaso, uma dessas empresas, a probabilidade de que ela não atue com transporte fluvial de cargas nem de passageiros é inferior a 10%. CESPE/UNB 2014 TJ/SE O rito processual de análise de determinado tipo de processo segue as três seguintes fases: instrução: após a apresentação da representação e das provas, o juiz decide pela admissibilidade ou não do caso; julgamento: admitido o caso, o juiz analisa o mérito para decidir pela culpa ou não do representado; apenac aõ: ao culpado o juiz atribui uma pena, que pode ser ou o pagamento de multa, ou a prestação de serviços a comunidade. A partir das informações acima, considerando que a probabilidade de que ocorra erro de decisão na primeira fase seja de 10%, na segunda, de 5% e, na terceira, de 3%, e que a ocorrência de erro em uma fase não influencie a ocorrência de erro em outras fases, julgue os próximos itens. 09. A probabilidade de que ocorram erros de decisão em todas as fases do processo e inferior a 0,1%. 29

30 10. A probabilidade de que haja erro de decisão na análise de um processo em que se inocente o representado e inferior a 14%. 11. Para cada processo do referido tipo, desconsiderando os possíveis erros de decisão, a quantidade de possíveis decisões durante o rito processual e superior a 5. 30

31 c. Revisão 2 CESPE/UNB 2014 TJ/SE Um grupo de 15 turistas que planeja passear pelo rio São Francisco, no Canyon do Xingo, em Sergipe, utilizara, para o passeio, três barcos: um amarelo, um vermelho e um azul. Cada barco tem capacidade máxima para 8 ocupantes e nenhum deles deixara o porto com menos de 3 ocupantes. Com base nessa situação hipotética, julgue os itens seguintes. 12. Considere que 8 turistas tenham ocupado o barco amarelo, que os demais tenham sido distribuídos, de maneira aleatória, entre os outros 2 barcos e que nenhum barco tenha permanecido no porto. Nesse caso, a probabilidade de o barco vermelho ter deixado o porto com 4 turistas e superior a 0, Considere que esse grupo seja formado por 9 turistas do sexo feminino e 6 do masculino e que as mulheres tenham se dividido em 3 grupos de 3 mulheres, tendo cada grupo ocupado um barco diferente. Nesse caso, se os turistas homens se distribuíram nos barcos de maneira aleatória, a probabilidade de o barco vermelho ter deixado o porto com 5 turistas homens e superior a 0,04. QUESTÃO 14 - CESPE/UNB 2014 SUFRAMA Em um campeonato de futebol, a pontuação acumulada de um time e a soma dos pontos obtidos em cada jogo disputado. Por jogo, cada time ganha três pontos por 31

32 vitória, um ponto por empate e nenhum ponto em caso de derrota. Com base nessas informações, julgue os itens seguintes. Se um time disputou 4 jogos, então a probabilidade de a pontuação acumulada desse time ser maior ou igual a 4 e menor ou igual a 7 será superior a 0,35. CESPE/UNB 2014 SUFRAMA Uma pesquisa na qual os 40 alunos de uma disciplina deveriam responder SIM ou NA O às perguntas P1 e P2 apresentadas a eles, mostrou o seguinte resultado: 28 responderam SIM a pergunta P1; 22 responderam SIM a pergunta P2; 5 responderam NAÕ às 2 perguntas. Com base nessas informações, julgue os itens subsecutivos. 15. Selecionando-se ao acaso um desses alunos, a probabilidade de ele ter respondido SIM a pelo menos uma das perguntas será superior a 0, Mais de 10 alunos responderam SIM às duas perguntas. QUESTÃO 17 - CESPE/UNB 2014 MDIC Em um grupo de empresas, 1/9 das que encerraram as atividades este ano foram abertas em anos anteriores, 1/10 das que foram abertas em anos anteriores 32

33 encerraram as atividades este ano e 200 empresas não encerraram as atividades este ano e não foram abertas em anos anteriores. Com base nessas informações, julgue os próximos itens. Se, do grupo de empresas, for selecionada uma ao acaso, e se ela tiver sido aberta em anos anteriores, então a probabilidade de ela ter encerrado suas atividades este ano será superior a 10%. QUESTÃO 18 - CESPE/UNB 2013 FUNASA Os convênios celebrados por um órgão enquadram-se em uma das seguintes situações: em execução: quando o convenente ainda não está obrigado a prestar contas ao concedente; aguardando prestação de contas: quando, após o período de vigência do convênio, o convenente tem determinado prazo para prestar contas; prestação de contas em análise: quando, após a entrega da prestação de contas pelo convenente, o órgão concedente tem determinado prazo para analisar; concluído: quando a prestação de contas foi analisada e aprovada; em instrução de tomada de contas especial (TCE): quando a prestação de contas foi analisada e rejeitada. Considere que, dos 180 convênios celebrados pelo referido órgão neste ano, 21 estão concluídos, 10 estão em fase de instrução de TCE, 35 estão com a prestação de contas em análise, 80 estão em execução e o restante está aguardando prestação de contas. Com base nessas informações, julgue o item seguinte. 33

34 Se dois convênios entre aqueles celebrados pelo órgão neste ano forem selecionados ao acaso, a probabilidade de que ambos estejam em instrução de TCE será superior a 0,35%. CESPE/UNB 2013 STF O colegiado do Supremo Tribunal Federal (STF) e composto por 11 ministros, responsáveis por decisões que repercutem em toda a sociedade brasileira. No julgamento de determinados processos, os ministros votam pela absolvição ou pela condenação dos réus de forma independente uns dos outros. A partir dessas informações e considerando que, em determinado julgamento, a probabilidade de qualquer um dos ministros decidir pela condenação ou pela absolvição do réu seja a mesma, julgue os itens seguintes. 19. A probabilidade de todos os 11 ministros votarem pela absolvição do réu e superior a probabilidade de que os votos dos 6 primeiros ministros a votar sejam pela condenação do réu e os votos dos 5 demais ministros sejam pela absolvição do réu. 20. Se, no julgamento de determinado réu, 8 ministros votarem pela absolvição e 3 ministros votarem pela condenação, a quantidade de maneiras distintas de se atribuir os votos aos diferentes ministros será inferior a Se os votos dos 5 primeiros ministros a votar forem pela condenação do réu, a probabilidade de o voto do sexto ministro a votar também ser pela condenação do réu será inferior a 0,02. 34

35 d. Revisão 3 CESPE/UNB 2013 TRT/17 Os alunos de uma turma cursam 4 disciplinas que são ministradas por 4 professores diferentes. As avaliações finais dessas disciplinas serão realizadas em uma mesma semana, de segunda a sexta-feira, podendo ou não ocorrerem em um mesmo dia. A respeito dessas avaliações, julgue os itens seguintes. 22. Se cada professor escolher o dia em que aplicara a avaliação final de sua disciplina de modo independente dos demais, a probabilidade de que todos escolham aplicar as avaliações em um mesmo dia será inferior a 1%. 23. Se cada professor escolher o dia em que aplicara a avaliação final de sua disciplina de modo independente dos demais, a probabilidade de que haja mais de uma avaliação em determinado dia será superior a 80%. 24. Se cada professor escolher o dia em que aplicara a avaliação final de sua disciplina de modo independente dos demais, haverá mais de 500 maneiras de se organizar o calendário dessas avaliações. 25. Se em cada dia da semana ocorrer a avaliação de no máximo uma disciplina, então, nesse caso, a quantidade de maneiras distintas de se organizar o calendário de avaliações será inferior a

36 QUESTÃO 26 - CESPE/UNB 2013 SEGESP/AL Nas investigações, pesquisadores e peritos devem evitar fazer afirmações e tirar conclusões errôneas. Erros de generalização, ocorridos ao se afirmar que certas características presentes em alguns casos deveriam estar presentes em toda a população, são comuns. É comum, ainda, o uso de argumentos inválidos como justificativa para certas conclusões. Acerca de possíveis erros em trabalhos investigativos, julgue o item a seguir. Se determinado evento for impossível, então a probabilidade de ocorrência desse evento será nula. QUESTÃO 27 - CESPE/UNB 2013 BACEN A numeração das notas de papel-moeda de determinado país é constituída por duas das 26 letras do alfabeto da língua portuguesa, com ou sem repetição, seguidas de um numeral com 9 algarismos arábicos, de 0 a 9, com ou sem repetição. Julgue os próximos itens, relativos a esse sistema de numeração. Considere o conjunto das notas numeradas da forma #A &, em que # representa uma letra do alfabeto e &, um algarismo. Nessa situação, retirando-se, aleatoriamente, uma nota desse conjunto, a probabilidade de # ser uma vogal e de & ser um algarismo menor que 4 é inferior a 1/10. QUESTÃO 28 - CESPE/UNB 2013 MTE Um auditor do trabalho deve analisar 20 processos: 5 a respeito de segurança no trabalho, 7 a respeito de FGTS e 8 a respeito de jornada de trabalho. Considerando que 36

37 esses processos sejam colocados sobre a mesa de trabalho do auditor, de maneira aleatória, formando uma pilha, julgue os itens que se seguem. Considere que uma pilha com os 20 processos seja formada de maneira aleatória. Nesse caso, a probabilidade de o processo que está na parte superior tratar de assunto relativo a FGTS será superior a 0,3. QUESTÃO 29 - CESPE/UNB 2013 MPOG Uma entrevista foi realizada com 46 empregados de uma empresa, entre os quais 24 eram do sexo masculino e 22, do feminino. Com base nessas informações, julgue os itens seguintes. Se exatamente 5 entre os empregados do sexo masculino tiverem idade inferior a 20 anos e se 2 empregados forem escolhidos ao acaso entre os 46 empregados dessa empresa, então a probabilidade de esses dois empregados escolhidos serem do sexo masculino e terem idade inferior a 20 anos será maior do que 1/100. QUESTÃO 30 - CESPE/UNB 2013 PF Dos candidatos inscritos para determinado cargo, 800 foram eliminados pelos procedimentos de investigação social; foram desclassificados na primeira etapa; 50 foram reprovados no curso de formação (segunda etapa), apesar de não serem eliminados na investigação social;350 foram nomeados; todos os classificados na primeira etapa e não eliminados na investigação social até o momento da matrícula no curso de formação foram convocados para a segunda etapa; todos os aprovados no curso de formação e não eliminados na investigação social foram nomeados. Tendo como referência esses dados hipotéticos, julgue os itens a seguir. 37

38 Se um candidato inscrito para o referido cargo for selecionado ao acaso, então a probabilidade de ele ter sido eliminado no processo de investigação social será inferior a 20%. 38

39 c. Gabarito C E C E C E E C C E E C E C E C E E E C E C C C E C C C E C 39

CURSO ON-LINE RACIOCÍNIO LÓGICO P/ INSS PROFESSOR: GUILHERME NEVES

CURSO ON-LINE RACIOCÍNIO LÓGICO P/ INSS PROFESSOR: GUILHERME NEVES Probabilidade 1. Probabilidade.... 2 2. Espaço Amostral.... 3 3. Evento.... 3 4. Probabilidade de Laplace.... 4 5. Combinações de eventos.... 4 6. Propriedades sobre probabilidades.... 6 7. Exercícios

Leia mais

A CASA DO SIMULADO DESAFIO QUESTÕES MINISSIMULADO 3/360

A CASA DO SIMULADO DESAFIO QUESTÕES MINISSIMULADO 3/360 1 DEMAIS SIMULADOS NO LINK ABAIXO CLIQUE AQUI REDE SOCIAL SIMULADO 3/360 RLM INSTRUÇÕES TEMPO: 30 MINUTOS MODALIDADE: CERTO OU ERRADO 30 QUESTÕES CURTA NOSSA PÁGINA MATERIAL LIVRE Este material é GRATUITO

Leia mais

Aula 5 Senado Federal Parte 1

Aula 5 Senado Federal Parte 1 Aula 5 Senado Federal Parte 1 1. Probabilidade... 2 2. Espaço Amostral... 2 3. Evento... 3 4. Probabilidade de Laplace... 4 5. Combinações de eventos... 4 6. Propriedades sobre probabilidades... 6 7. Exercícios

Leia mais

PROBABILIDADE. Curso: Logística e Transportes Disciplina: Estatística Profa. Eliane Cabariti

PROBABILIDADE. Curso: Logística e Transportes Disciplina: Estatística Profa. Eliane Cabariti Curso: Logística e Transportes Disciplina: Estatística Profa. Eliane Cabariti PROBABILIDADE Dizemos que a probabilidade é uma medida da quantidade de incerteza que existe em um determinado experimento.

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO PARA AFRFB PROFESSOR: GUILHERME NEVES

RACIOCÍNIO LÓGICO QUANTITATIVO PARA AFRFB PROFESSOR: GUILHERME NEVES Aula 7 Parte 2 1. Probabilidade... 2 2. Espaço Amostral... 2 3. Evento... 3 4. Probabilidade de Laplace... 4 5. Combinações de eventos... 4 6. Propriedades sobre probabilidades... 6 7. Exercícios Resolvidos...

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO QUESTÕES CESPE PROF. GUILHERME NEVES

RACIOCÍNIO LÓGICO QUESTÕES CESPE PROF. GUILHERME NEVES RACIOCÍNIO LÓGICO QUESTÕES CESPE PROF. GUILHERME NEVES QUESTÃO 01 CESPE 2015 - STJ Determinada faculdade oferta, em todo semestre, três disciplinas optativas para alunos do quinto semestre: Inovação e

Leia mais

PROBABILIDADE. Luciana Santos da Silva Martino. PROFMAT - Colégio Pedro II. 01 de julho de 2017

PROBABILIDADE. 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 mais

A quantidade de maneiras distintas de se escolherem 3 desses programas para serem acompanhados pelo órgão é inferior a ( ) CERTO ( ) ERRADO

A quantidade de maneiras distintas de se escolherem 3 desses programas para serem acompanhados pelo órgão é inferior a ( ) CERTO ( ) ERRADO Considerando que, em um planejamento de ações de auditoria, a direção de um órgão de controle tenha mapeado a existência de 30 programas de governo passíveis de análise, e sabendo que esse órgão dispõe

Leia mais

RACIOCÍNIO LÓGICO PARA CEF PROFESSOR: GUILHERME NEVES

RACIOCÍNIO LÓGICO PARA CEF PROFESSOR: GUILHERME NEVES Aula 1 1. Probabilidade... 2 2. Espaço Amostral... 2 3. Evento... 3 4. Probabilidade de Laplace... 4 5. Combinações de eventos... 4 6. Propriedades sobre probabilidades... 6 7. Exercícios Resolvidos...

Leia mais

MATEMÁTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO PARA ATA-MF PROFESSOR: GUILHERME NEVES

MATEMÁTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO PARA ATA-MF PROFESSOR: GUILHERME NEVES Aula 1 Parte 2 1. Probabilidade... 2 2. Espaço Amostral... 2 3. Evento... 3 4. Probabilidade de Laplace... 4 5. Combinações de eventos... 4 6. Propriedades sobre probabilidades... 6 7. Exercícios Resolvidos...

Leia mais

Probabilidade Condicional

Probabilidade 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 mais

Noções sobre Probabilidade

Noções sobre Probabilidade Noções sobre Probabilidade Introdução Vimos anteriormente como apresentar dados em tabelas e gráficos, e também como calcular medidas que descrevem características específicas destes dados. Mas além de

Leia mais

Unidade I ESTATÍSTICA APLICADA. Prof. Mauricio Fanno

Unidade I ESTATÍSTICA APLICADA. Prof. Mauricio Fanno Unidade I ESTATÍSTICA APLICADA Prof. Mauricio Fanno Estatística indutiva Estatística descritiva Dados no passado ou no presente e em pequena quantidade, portanto, reais e coletáveis. Campo de trabalho:

Leia mais

Os experimentos que repetidos sob as mesmas condições produzem resultados geralmente diferentes serão chamados experimentos aleatórios.

Os experimentos que repetidos sob as mesmas condições produzem resultados geralmente diferentes serão chamados experimentos aleatórios. PROBABILIDADE A teoria das Probabilidades é o ramo da Matemática que cria, desenvolve e em geral pesquisa modelos que podem ser utilizados para estudar experimentos ou fenômenos aleatórios. Os experimentos

Leia mais

Os experimentos que repetidos sob as mesmas condições produzem resultados geralmente diferentes serão chamados experimentos aleatórios.

Os experimentos que repetidos sob as mesmas condições produzem resultados geralmente diferentes serão chamados experimentos aleatórios. PROBABILIDADE Prof. Aurimenes A teoria das Probabilidades é o ramo da Matemática que cria, desenvolve e em geral pesquisa modelos que podem ser utilizados para estudar experimentos ou fenômenos aleatórios.

Leia mais

Lista de exercícios de Matemática Eventos, espaço amostral e definição de probabilidade. Probabilidade condicional. Exercícios gerais.

Lista de exercícios de Matemática Eventos, espaço amostral e definição de probabilidade. Probabilidade condicional. Exercícios gerais. p: João Alvaro w: www.matemaniacos.com.br e: joao.baptista@iff.edu.br. No lançamento de dois dados, D e D 2, tem-se o seguinte espaço amostral, dado em forma de tabela de dupla entrada. Lista de exercícios

Leia mais

TEORIA DAS PROBABILIDADES

TEORIA 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 mais

MATEMÁTICA MÓDULO 4 PROBABILIDADE

MATEMÁTICA 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 mais

Probabilidade Parte 1. Camyla Moreno

Probabilidade Parte 1. Camyla Moreno Probabilidade Parte 1 Camyla Moreno Probabilidade A teoria das probabilidades é um ramo da Matemática que cria, elabora e pesquisa modelos para estudar experimentos ou fenômenos aleatórios. Principais

Leia mais

Q05. Ainda sobre os eventos A, B, C e D do exercício 03, quais são mutuamente exclusivos?

Q05. Ainda sobre os eventos A, B, C e D do exercício 03, quais são mutuamente exclusivos? LISTA BÁSICA POIA PROBABILIDADES A história da teoria das probabilidades teve início com os jogos de cartas, de dados e de roleta. Esse é o motivo da grande existência de exemplos de jogos de azar no estudo

Leia mais

Introdução à Estatística

Introdução à Estatística Introdução à Estatística Prof a. Juliana Freitas Pires Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba - UFPB juliana@de.ufpb.br Introdução a Probabilidade Existem dois tipos de experimentos:

Leia mais

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE Análise e Elaboração de Projetos Apresentação Prof Dr Isnard Martins Conteúdo: Profº Dr Carlos Alberto (Caio) Dantas Profº Dr Luiz Renato G. Fontes Prof Dr Victor Hugo Lachos

Leia mais

AULA 08 Probabilidade

AULA 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 mais

Prof.: Joni Fusinato

Prof.: Joni Fusinato Introdução a Teoria da Probabilidade Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com Teoria da Probabilidade Consiste em utilizar a intuição humana para estudar os fenômenos do nosso

Leia mais

Pode ser a observação de um fenômeno natural:

Pode ser a observação de um fenômeno natural: MAE 116 Introdução à Probabilidade FEA -2º Semestre de 2017 1 Experimento Designaremos por Experimento todo processo que nos fornece dados: Pode ser a observação de um fenômeno natural: 4observação astronômica

Leia mais

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades 08/06/07 Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenharia Mecânica Universidade Federal do Pará Instituto

Leia mais

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia Estatística Aplicada I Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenharia Mecânica 08:8 ESTATÍSTICA APLICADA I - Teoria das

Leia mais

PROBABILIDADE PROPRIEDADES E AXIOMAS

PROBABILIDADE PROPRIEDADES E AXIOMAS PROBABILIDADE ESPAÇO AMOSTRAL É o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório. A este conjunto de elementos denominamos de espaço amostral ou conjunto universo, simbolizado por

Leia mais

LISTA 29 - PROBABILIDADE 1

LISTA 29 - PROBABILIDADE 1 LISTA 9 - PROBABILIDADE ) Um time de futebol amador ganhou uma taça ao vencer um campeonato. Os jogadores decidiram que o próprio seria guardado na casa de um deles. Todos quiseram guardar a taça em suas

Leia mais

Estatística Aplicada. Prof. Carlos Alberto Stechhahn PARTE I ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE PROBABILIDADE CONDICIONAL.

Estatística 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 mais

Aula 10 - Erivaldo. Probabilidade

Aula 10 - Erivaldo. Probabilidade Aula 10 - Erivaldo Probabilidade Experimento determinístico Dizemos que um experimento é determinístico quando repetido em condições semelhantes conduz a resultados idênticos. Experimento aleatório Dizemos

Leia mais

Probabilidade e Estatística

Probabilidade e Estatística Aula 3 Professora: Rosa M. M. Leão Probabilidade e Estatística Conteúdo: 1.1 Por que estudar? 1.2 O que é? 1.3 População e Amostra 1.4 Um exemplo 1.5 Teoria da Probabilidade 1.6 Análise Combinatória 3

Leia mais

Conteúdo: Aula 2. Probabilidade e Estatística. Professora: Rosa M. M. Leão

Conteúdo: Aula 2. Probabilidade e Estatística. Professora: Rosa M. M. Leão Aula 2 Professora: Rosa M. M. Leão Probabilidade e Estatística Conteúdo: 1.1 Por que estudar? 1.2 O que é? 1.3 População e Amostra 1.4 Um exemplo 1.5 Teoria da Probabilidade 1.6 Análise Combinatória 3

Leia mais

Probabilidade em espaços discretos. Prof.: Joni Fusinato

Probabilidade em espaços discretos. Prof.: Joni Fusinato Probabilidade em espaços discretos Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com Probabilidade em espaços discretos Definições de Probabilidade Experimento Espaço Amostral Evento Probabilidade

Leia mais

Raciocínio Lógico Matemático Professora Elionora Azevedo. TRF 1ª região

Raciocínio Lógico Matemático Professora Elionora Azevedo. TRF 1ª região Raciocínio Lógico Matemático Professora Elionora Azevedo TRF 1ª região RACIOCÍNIO ANALÍTICO: 1 Raciocínio analítico e a argumentação. 1.1 O uso do senso crítico na argumentação. 1.2 Tipos de argumentos:

Leia mais

Aula 16 - Erivaldo. Probabilidade

Aula 16 - Erivaldo. Probabilidade Aula 16 - Erivaldo Probabilidade Probabilidade Experimento aleatório Experimento em que não pode-se afirmar com certeza o resultado final, mas sabe-se todos os seus possíveis resultados. Exemplos: 1) Lançar

Leia mais

PROBABILIDADES PROBABILIDADE DE UM EVENTO EM UM ESPAÇO AMOSTRAL FINITO

PROBABILIDADES PROBABILIDADE DE UM EVENTO EM UM ESPAÇO AMOSTRAL FINITO PROBABILIDADES Probabilidade é um conceito filosófico e matemático que permite a quantificação da incerteza, permitindo que ela seja aferida, analisada e usada para a realização de previsões ou para a

Leia mais

Probabilidade. Professora Ana Hermínia Andrade. Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise

Probabilidade. Professora Ana Hermínia Andrade. Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise Probabilidade Professora Ana Hermínia Andrade Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Estudos Sociais Departamento de Economia e Análise Período 2016.2 Você reconhece algum desses experimentos? Alguns

Leia mais

Prof.Letícia Garcia Polac. 26 de setembro de 2017

Prof.Letícia Garcia Polac. 26 de setembro de 2017 Bioestatística Prof.Letícia Garcia Polac Universidade Federal de Uberlândia UFU-MG 26 de setembro de 2017 Sumário 1 2 Probabilidade Condicional e Independência Introdução Neste capítulo serão abordados

Leia mais

1 Noções de Probabilidade

1 Noções de Probabilidade Noções de Probabilidade Já vimos que para se obter informações sobre alguma característica da população, podemos utilizar uma amostra. Estudaremos agora a probabilidade, que é uma ferramenta usada e necessária

Leia mais

Estatística. Aula : Probabilidade. Prof. Ademar

Estatística. 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

PROBABILIDADE CONTEÚDOS

PROBABILIDADE CONTEÚDOS PROBABILIDADE CONTEÚDOS Experimentos aleatórios Eventos Probabilidade Probabilidade de união de dois eventos Probabilidade de eventos independentes Probabilidade condicional AMPLIANDO SEUS CONHECIMENTOS

Leia mais

Probabilidade. Probabilidade e Estatística. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva

Probabilidade. Probabilidade e Estatística. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva Probabilidade e Estatística Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva http://paginapessoal.utfpr.edu.br/ngsilva Probabilidade Probabilidade Experimento Aleatório Um experimento é dito aleatório quando satisfaz

Leia mais

PROBABILIDADE - INTRODUÇÃO

PROBABILIDADE - INTRODUÇÃO E.E. Dona Antônia Valadares MATEMÁTICA 1º ANO ANÁLISE COMBINATÓRIA PROBABILIDADE - INTRODUÇÃO PROFESSOR: ALEXSANDRO DE SOUSA http://donaantoniavaladares.comunidades.net TEORIA DAS PROBABILIDADES A teoria

Leia mais

Chama-se evento todo subconjunto de um espaço amostral. PROBABILIDADE. Introdução

Chama-se evento todo subconjunto de um espaço amostral. PROBABILIDADE. Introdução Introdução PROBABILIDADE Há certos fenômenos (ou experimentos) que, embora sejam repetidos muitas vezes e sob condições idênticas, não apresentam os mesmos resultados. Por exemplo, no lançamento de uma

Leia mais

PROBABILIDADE. Aula 2 Probabilidade Básica. Fernando Arbache

PROBABILIDADE. 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 mais

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Probabilidade Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Experimento aleatório Definição. Qualquer experimento cujo resultado não pode

Leia mais

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 1 04/14 1 / 35

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 1 04/14 1 / 35 Probabilidade I Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 1 04/14 1 / 35 Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 1 04/14 2 / 35 Prof. Tarciana Liberal (UFPB)

Leia mais

POLÍCIA FEDERAL raciocínio lógico REVISÃO - AULA 01 Prof. Dudan

POLÍCIA FEDERAL raciocínio lógico REVISÃO - AULA 01 Prof. Dudan POLÍCIA FEDERAL raciocínio lógico REVISÃO - AULA 01 Prof. Dudan www.acasadoconcurseiro.com.br Raciocínio Lógico AULA 01 CONJUNTOS NUMÉRICOS DIAGRAMA DOS CONJUNTOS Transformação de dizima periódica em

Leia mais

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades Teoria das Prof. Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) 23 de fevereiro de 2018 Eduardo Bezerra (CEFET/RJ) Teoria das 2018.1 1 / 54 Roteiro Experimento aleatório, espaço amostral, evento 1 Experimento aleatório, espaço

Leia mais

Modelos de Probabilidade e Inferência Estatística

Modelos de Probabilidade e Inferência Estatística Modelos de Probabilidade e Inferência Estatística Departamento de Estatística Universidade Federal da Paraíba Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula 1 03/14 1 / 49 Conceitos Fundamentais Prof. Tarciana Liberal

Leia mais

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo

Probabilidade. Ricardo Ehlers Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Probabilidade Ricardo Ehlers ehlers@icmc.usp.br Departamento de Matemática Aplicada e Estatística Universidade de São Paulo Introdução Experimento aleatório Definição Qualquer experimento cujo resultado

Leia mais

! ( ) Se todos os policiais em questão estiverem habilitados a dirigir, então, formadas as equipes, a quantidade de maneiras distintas de se organizar uma equipe dentro de um veículo com cinco lugares

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística. Probabilidade

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística. Probabilidade UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística Probabilidade Disciplina: Cálculo das Probabilidades e Estatística I Prof. Tarciana Liberal Existem muitas situações que envolvem incertezas:

Leia mais

Estatística. O que é Estatística? Estatística pode ser: Estatística Descritiva. Ivonete Melo de Carvalho. Conteúdo

Estatística. O que é Estatística? Estatística pode ser: Estatística Descritiva. Ivonete Melo de Carvalho. Conteúdo Estatística Estatística Descritiva Ivonete Melo de Carvalho Conteúdo Definições; Tabelas e Gráficos; Medidas de tendência central; Medidas de dispersão. Objetivos Diferenciar população e amostra. Elaborar

Leia mais

Probabilidade Condicional (grupo 2)

Probabilidade Condicional (grupo 2) page 39 Capítulo 5 Probabilidade Condicional (grupo 2) Veremos a seguir exemplos de situações onde a probabilidade de um evento émodificadapelainformação de que um outro evento ocorreu, levando-nos a definir

Leia mais

ELEMENTOS DE PROBABILIDADE. Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015

ELEMENTOS DE PROBABILIDADE. Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015 ELEMENTOS DE PROBABILIDADE Prof. Paulo Rafael Bösing 25/11/2015 ELEMENTOS DE PROBABILIDADE Def.: Um experimento é dito aleatório quando o seu resultado não for previsível antes de sua realização, ou seja,

Leia mais

Probabilidade. É o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório.

Probabilidade. É o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório. Probabilidade Introdução O trabalho estatístico se desenvolve a partir da observação de determinados fenômenos e emprega dados numéricos relacionados aos mesmos, para tirar conclusões que permitam conhecê-los

Leia mais

TÓPICO. Fundamentos da Matemática II INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES14. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Vanderlei S. Bagnato

TÓPICO. Fundamentos da Matemática II INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES14. Licenciatura em Ciências USP/ Univesp. Vanderlei S. Bagnato INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES14 TÓPICO Vanderlei S. Bagnato Fundamentos da Matemática II 14.1 Introdução 14.2 Definição de Probabilidade 14.3 Adição de probabilidade 14.4 Multiplicação de Probabilidades

Leia mais

Estatística. Probabilidade. Conteúdo. Objetivos. Definições. Probabilidade: regras e aplicações. Distribuição Discreta e Distribuição Normal.

Estatística. Probabilidade. Conteúdo. Objetivos. Definições. Probabilidade: regras e aplicações. Distribuição Discreta e Distribuição Normal. Estatística Probabilidade Profa. Ivonete Melo de Carvalho Conteúdo Definições. Probabilidade: regras e aplicações. Distribuição Discreta e Distribuição Normal. Objetivos Utilizar a probabilidade como estimador

Leia mais

3 NOÇÕES DE PROBABILIDADE

3 NOÇÕES DE PROBABILIDADE 3 NOÇÕES DE PROILIDDE 3.1 Conjuntos Um conjunto pode ser considerado como uma coleção de objetos chamados elementos do conjunto. Em geral denota-se conjunto por letras maiúsculas,, C,... e a sua representação

Leia mais

Prof. Herivelto Tiago Marcondes dos Santos

Prof. Herivelto Tiago Marcondes dos Santos PROBABILIDADES Algumas ocorrências de nosso cotidiano de certos fenômenos naturais não podem ser previstos antecipadamente. Há nessas ocorrências o interesse em estudar a intensidade de chuvas em uma determinada

Leia mais

Introdução à Bioestatística

Introdução à Bioestatística Instituto Nacional de Cardiologia March 11, 2015 1 2 3 Os primeiros estudos surgiram no século XVII Teve origem nos jogos de azar Grandes nomes da matemática desenvolveram teorias de probabilidades: Pascal

Leia mais

Probabilidades- Teoria Elementar

Probabilidades- 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 mais

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

NOÇÕES DE PROBABILIDADE NOÇÕES DE PROBABILIDADE ALEATORIEDADE Menino ou Menina me? CARA OU COROA? 3 Qual será o rendimento da Caderneta de Poupança no final deste ano? E qual será a taxa de inflação acumulada em 014? Quem será

Leia mais

Prof. Janete Pereira Amador 1. 1 Introdução

Prof. Janete Pereira Amador 1. 1 Introdução Prof. Janete Pereira Amador 1 1 Introdução A ciência manteve-se até pouco tempo atrás, firmemente apegada à lei da causa e efeito. Quando o efeito esperado não se concretizava, atribuía-se o fato ou a

Leia mais

Sumário. 2 Índice Remissivo 12

Sumário. 2 Índice Remissivo 12 i Sumário 1 Definições Básicas 1 1.1 Fundamentos de Probabilidade............................. 1 1.2 Noções de Probabilidade................................ 3 1.3 Espaços Amostrais Finitos...............................

Leia mais

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

NOÇÕES DE PROBABILIDADE NOÇÕES DE PROBABILIDADE Experimento Aleatório Experimento Aleatório: procedimento que, ao ser repetido sob as mesmas condições, pode fornecer resultados diferentes Exemplos:. Resultado no lançamento de

Leia mais

Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Departamento de Ciências Exatas. Probabilidades. Cristian Villegas

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Departamento de Ciências Exatas. Probabilidades. Cristian Villegas Probabilidades Cristian Villegas clobos@usp.br Setembro de 2013 Apostila de Estatística (Cristian Villegas) 1 Introdução Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Departamento de Ciências Exatas

Leia mais

Teoria das probabilidades

Teoria 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 mais

BIOESTATISTICA. Unidade IV - Probabilidades

BIOESTATISTICA. Unidade IV - Probabilidades BIOESTATISTICA Unidade IV - Probabilidades 0 PROBABILIDADE E DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS COMO ESTIMATIVA DA PROBABILIDADE Noções de Probabilidade Após realizar a descrição dos eventos utilizando gráficos,

Leia mais

A CASA DO SIMULADO DESAFIO QUESTÕES MINISSIMULADO 45/360

A CASA DO SIMULADO DESAFIO QUESTÕES MINISSIMULADO 45/360 1 DEMAIS SIMULADOS NO LINK ABAIXO CLIQUE AQUI REDE SOCIAL SIMULADO 45/360 RLM INSTRUÇÕES TEMPO: 30 MINUTOS MODALIDADE: CERTO OU ERRADO 30 QUESTÕES CURTA NOSSA PÁGINA MATERIAL LIVRE Este material é GRATUITO

Leia mais

47 = 1349 (ou multiplicando por 100 para converter para porcentagem: 3,5%).

47 = 1349 (ou multiplicando por 100 para converter para porcentagem: 3,5%). Probabilidade Elementar Probabilidade e Estatística I Antonio Roque Aula 9 Fundamentos A tabela a seguir apresenta freqüências associadas a classes de níveis de colesterol no soro de uma amostra de homens

Leia mais

Probabilidades. Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer

Probabilidades. 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 mais

Unidade III ESTATÍSTICA. Prof. Fernando Rodrigues

Unidade 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 mais

T o e r o ia a da P oba ba i b lida d de

T o e r o ia a da P oba ba i b lida d de Teoria da Probabilidade Prof. Joni Fusinato Teoria da Probabilidade Consiste em utilizar a intuição humana para estudar os fenômenos do nosso cotidiano. Usa o princípio básico do aprendizado humano que

Leia mais

BANCO DE QUESTÕES TURMA PM-PE PROBABILIDADE

BANCO DE QUESTÕES TURMA PM-PE PROBABILIDADE 01. (UNICAMP 016) Uma moeda balanceada é lançada quatro vezes, obtendo-se cara exatamente três vezes. A probabilidade de que as caras tenham saído consecutivamente é igual a A) 1. B). 8 C) 1. D). 0. (UNESP

Leia mais

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade Fundamentos de Probabilidade A probabilidade de chuva é de 90% A probabilidade de eu sair é de 5% Conceitos Básicos Conceitos Básicos 1. Experiência Aleatória (E) Processo de obtenção de uma observação

Leia mais

01 - (UEM PR) um resultado "cara sobre casa preta" é (MACK SP)

01 - (UEM PR) um resultado cara sobre casa preta é (MACK SP) ALUNO(A): Nº TURMA: 2º ANO PROF: Claudio Saldan CONTATO: saldan.mat@gmail.com LISTA DE EXERCÍCIOS PROBABILIDADE 0 - (UEM PR) Considere a situação ideal na qual uma moeda não-viciada, ao ser lançada sobre

Leia mais

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES15

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES15 INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES15 Vanderlei S. Bagnato 15.1 Introdução 15.2 Definição de Probabilidade 15.3 Adição de probabilidade 15.4 Multiplicação de probabilidades Referências Licenciatura em Ciências

Leia mais

Fração como Probabilidade - União e Interseção de Eventos. Sexto Ano do Ensino Fundamental

Fração como Probabilidade - União e Interseção de Eventos. Sexto Ano do Ensino Fundamental Material Teórico - Módulo de FRAÇÃO COMO PORCENTAGEM E COMO PROBABILIDADE Fração como Probabilidade - União e Interseção de Eventos Sexto Ano do Ensino Fundamental Prof. Francisco Bruno Holanda Prof. Antonio

Leia mais

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA UNIDADE V - INTRODUÇÃO À TEORIA DAS PROBABILIDADES

PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA UNIDADE V - INTRODUÇÃO À TEORIA DAS PROBABILIDADES PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA UNIDADE V - INTRODUÇÃO À TEORIA DAS PROBABILIDADES 0 1 INTRODUÇÃO A teoria das probabilidades é utilizada para determinar as chances de um experimento aleatório acontecer. 1.1

Leia mais

Introdução à Probabilidade

Introdução 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 mais

Resposta: Resposta: 4 ou seja, 1.

Resposta: Resposta: 4 ou seja, 1. 1. (Unicamp 2016) Uma moeda balanceada é lançada quatro vezes, obtendo-se cara exatamente três vezes. A probabilidade de que as caras tenham saído consecutivamente é igual a a) 1. 4 b). 8 c) 1. 2 d). 4

Leia mais

Teoria da Probabilidade

Teoria da Probabilidade Teoria da Probabilidade Luis Henrique Assumpção Lolis 14 de fevereiro de 2014 Luis Henrique Assumpção Lolis Teoria da Probabilidade 1 Conteúdo 1 O Experimento Aleatório 2 Espaço de amostras 3 Álgebra dos

Leia mais

Livro Eletrônico. Aula 00. RETA FINAL - Questões Comentadas de Estatística p/ AFRFB 2018 (Com videoaulas)

Livro Eletrônico. Aula 00. RETA FINAL - Questões Comentadas de Estatística p/ AFRFB 2018 (Com videoaulas) Livro Eletrônico Aula 00 RETA FINAL - Questões Comentadas de Estatística p/ AFRFB 018 (Com videoaulas) Professores: Equipe ArthurLima, Jeronymo Marcondes Aula 00 AULA 00 ESTATÍSTICA SUMÁRIO PÁGINA 1. Apresentação

Leia mais

Matemática. Probabilidade Básica. Professor Dudan.

Matemática. Probabilidade Básica. Professor Dudan. Matemática Probabilidade Básica Professor Dudan www.acasadoconcurseiro.com.br Matemática PROBABILIDADE Denifinição 0 P 1 Eventos favoráveis Probabilidade = Total de eventos 1. Se a probabilidade de chover

Leia mais

Matéria: Matemática Assunto: Probabilidade básica Prof. Dudan

Matéria: Matemática Assunto: Probabilidade básica Prof. Dudan Matéria: Matemática Assunto: Probabilidade básica Prof. Dudan Matemática Probabilidade Denifinição 0 P 1 Eventos favoráveis Probabilidade = Total de eventos 1. Se a probabilidade de chover num dia de

Leia mais

PROBABILIDADE. É o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. A letra que representa o espaço amostral, é S.

PROBABILIDADE. É o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. A letra que representa o espaço amostral, é S. PROBABILIDADE A história da teoria das probabilidades, teve início com os jogos de cartas, dados e de roleta. Esse é o motivo da grande existência de exemplos de jogos de azar no estudo da probabilidade.

Leia mais

Estatística Aplicada. Prof. Carlos Alberto Stechhahn EXERCÍCIOS - REVISÃO ESPAÇO AMOSTRAL - EVENTOS PROBABILIDADE. Administração. p(a) = n(a) / n(u)

Estatística 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 mais

3. Probabilidade P(A) =

3. Probabilidade P(A) = 7 3. Probabilidade Probabilidade é uma medida numérica da plausibilidade de que um evento ocorrerá. Assim, as probabilidades podem ser usadas como medidas do grau de incerteza e podem ser expressas de

Leia mais

1 Definição Clássica de Probabilidade

1 Definição Clássica de Probabilidade Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar - Campus Pombal Disciplina: Estatística Básica - 2013 Aula 4 Professor: Carlos Sérgio UNIDADE 2 - Probabilidade: Definições (Notas de aula) 1 Definição Clássica

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística. Probabilidade. Cálculo das Probabilidades e Estatística I Luiz Medeiros

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística. Probabilidade. Cálculo das Probabilidades e Estatística I Luiz Medeiros UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística Probabilidade Cálculo das Probabilidades e Estatística I Luiz Medeiros http://www.de.ufpb.br/~luiz/ Existem muitas situações que envolvem incertezas:

Leia mais

Lista de Exercícios Extra Prof. Dudan

Lista de Exercícios Extra Prof. Dudan Escrivão e Agente de Polícia Lista de Exercícios Extra Prof. Dudan Raciocínio Lógico 1. (35137) CESPE 2013 Maria tem dez anos de idade e já se decidiu: quer ser ou advogada ou bióloga ou veterinária,

Leia mais

Matemática E Extensivo V. 5

Matemática 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 mais

Probabilidade. Dr. NIELSEN CASTELO DAMASCENO DANTAS AULA 9

Probabilidade. Dr. NIELSEN CASTELO DAMASCENO DANTAS AULA 9 Probabilidade Dr. NIELSEN CASTELO DAMASCENO DANTAS AULA 9 Introdução Probabilidade (P) : 0

Leia mais

Teoria das Probabilidades

Teoria das Probabilidades Teoria das Probabilidades Lucas Santana da Cunha lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 09 de maio de 2018 Londrina 1 / 21 Conceitos probabiĺısticos são necessários

Leia mais

CAPÍTULO 3 PROBABILIDADE

CAPÍTULO 3 PROBABILIDADE CAPÍTULO 3 PROBABILIDADE 1. Conceitos 1.1 Experimento determinístico Um experimento se diz determinístico quando repetido em mesmas condições conduz a resultados idênticos. Exemplo 1: De uma urna que contém

Leia mais