PROBABILIDADE. ENEM 2016 Prof. Marcela Naves

Documentos relacionados
AULA 08 Probabilidade

PROBABILIDADE CONTEÚDOS

PROBABILIDADES PROBABILIDADE DE UM EVENTO EM UM ESPAÇO AMOSTRAL FINITO

Probabilidade. Dr. NIELSEN CASTELO DAMASCENO DANTAS AULA 9

Estatística Empresarial. Fundamentos de Probabilidade

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

Probabilidade em espaços discretos. Prof.: Joni Fusinato

Matemática & Raciocínio Lógico

Introdução à Estatística

Probabilidade Parte 1. Camyla Moreno

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

Teoria da Probabilidade

PROBABILIDADE CONDICIONAL E TEOREMA DE BAYES

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

3 NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Teoria das Probabilidades

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

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

Probabilidade - 7/7/2018. Prof. Walter Tadeu

Aula 4. NOÇÕES DE PROBABILIDADE

Aula 16 - Erivaldo. Probabilidade

Experimento Aleatório

Teoria das Probabilidades

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

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

3. Probabilidade P(A) =

PEDRO A. BARBETTA Estatística Aplicada às Ciências Sociais 6ed. Editora da UFSC, 2006.

Teoria das Probabilidades

Prof.: Joni Fusinato

TEORIA DAS PROBABILIDADES

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

Probabilidade e Estatística Probabilidade Condicional

Teoria das Probabilidades

Teoria das probabilidades

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

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

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

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

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

Daniel Queiroz VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS

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

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Departamento de Estatística. Probabilidade

2 Conceitos Básicos de Probabilidade

Teoria das Probabilidades

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal

REGRAS DE PROBABILIDADE

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental

Regras de probabilidades

Combinatória e Probabilidade

Aula de hoje. administração. São Paulo: Ática, 2007, Cap. 3. ! Tópicos. ! Referências. ! Distribuição de probabilidades! Variáveis aleatórias

MA12 - Unidade 18 Probabilidade Condicional

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Teoria das Probabilidades

É o conjunto de resultados de uma experiência aleatória. E 1 : Joga-se uma moeda quatro vezes e observa-se o número de caras e coroas;

REGRAS PARA CÁLCULO DE PROBABILIDADES

Probabilidade e Modelos Probabilísticos

TEORIA DA PROBABILIDADE

Universidade Federal de Goiás Instituto de Matemática e Estatística

1 Definição Clássica de Probabilidade

14/03/2014. Tratamento de Incertezas TIC Aula 1. Conteúdo Espaços Amostrais e Probabilidade. Revisão de conjuntos. Modelos Probabilísticos

Estatística: Probabilidade e Distribuições

Estatística. Aula : Probabilidade. Prof. Ademar

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

INTRODUÇÃO ÀS PROBABILIDADES15

PROBABILIDADES E INTRODUÇÃO A PROCESSOS ESTOCÁSTICOS. Aula 2 07 e 08 março MOQ-12 Probabilidades e Int. a Processos Estocásticos

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

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

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

Probabilidades- Teoria Elementar

2. Nas Figuras 1a a 1d, assinale a área correspondente ao evento indicado na legenda. Figura 1: Exercício 2

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

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

Probabilidade. Prof. Paulo Cesar F. de Oliveira, BSc, PhD

BIOESTATISTICA. Unidade IV - Probabilidades

ESCOLA SUPERIOR DE TECNOLOGIA E GESTÃO

INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE

MA12 - Unidade 17 Probabilidade

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Revisão Conceitos de Estatística aplicados à Epidemiologia

Escola de Engenharia de Lorena - USP ESTATÍSTICA

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Estatística. Disciplina de Estatística 2011/2 Curso de Administração em Gestão Pública Profª. Ms. Valéria Espíndola Lessa

Se A =, o evento é impossível, por exemplo, obter 7 no lançamento de um dado.

ESTATÍSTICA. Prof. Ari Antonio, Me. Ciências Econômicas. Unemat Sinop 2012

Transcrição:

PROBABILIDADE ENEM 2016 Prof. Marcela Naves

PROBABILIDADE NO ENEM As questões de probabilidade no Enem podem cobrar conceitos relacionados com probabilidade condicional e probabilidade de eventos simultâneos.

Experimento Aleatório Experimento aleatório é um procedimento cujo resultado é incerto Exemplos: Jogar uma moeda Sortear um número inteiro de um a cem Lançar um dado

Espaço amostral (ou de probabilidades) O conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório é o espaço amostral (S) Jogar uma moeda S = {cara, coroa} Sortear um número inteiro de um a cem S = {1,2,...,100} Lançar um dado S = {1,2,3,4,5,6}

Evento Evento é qualquer subconjunto do espaço amostral E = {cara} (sortear cara) E = {25, 27, 26} (sortear no. entre 24 e 28) E = {3, 5, 1} (lançar no. impar no dado)

União de eventos Ocorre quando pelo menos um dos eventos A e B ocorre A B

Interseção de Eventos Ocorre quando os dois eventos A e B ocorrem simultaneamente A B

Complemento do evento Ocorre quando não ocorre o evento a A

Eventos mutuamente excludentes A e B são eventos mutuamente excludentes se a ocorrência de um deles ocorre, implica necessariamente na não-ocorrência do outro (i.e., não há elementos comuns entre eles) Exemplo: os resultados cara e coroa ao jogar uma moeda.

Probabilidade (objetiva) Proporção de ocorrência de um evento Freqüência relativa: (resultados favoráveis) / (resultados possíveis) Assume valores entre 0 e 1

Probabilidade (subjetiva) Interpretação subjetiva: é uma estimativa do que o indivíduo pensa que seja a viabilidade de ocorrência de um evento. Exemplo: Há 30% de chance de chuva nas próximas 24 horas

Probabilidade da União Eventos mutuamente excludentes,i.e., P(A B) =0 P(A B) = P(A) + P(B) Eventos não excludentes P(A B) = P(A) + P(B) - P(A B)

Probabilidade do complemento Complemento de A: qualquer evento que não seja A P(não A) = 1 P(A), ou P(A ) = 1 P(A)

Probabilidade Condicionada Probabilidade de um evento A, dado que aconteceu um outro evento B P(A B) = P(A B) / P(B)

Probabilidade da Interseção Ocorrência simultânea de A e B P(A B) = P(A B) * P(B)

Eventos independentes A e B são independentes se a ocorrência de um deles não altera a probabilidade de ocorrência do outro. Formalmente: P(A B) = P(A) Pela expressão anterior, se A e B são independentes: P(A B) = P(A).P(B) Note que neste caso A B denota a possibilidade de ocorrência simultânea dos dois eventos

Variável aleatória O resultado de um experimento aleatório é designado variável aleatória (X)

Função densidade de probabilidade A função densidade de probabilidade associa cada possível valor da variável aleatória (X) à sua probabilidade de ocorrência P(X)

Tipos de Variável Aleatória Variável aleatória discreta Os resultados possíveis são finitos e podem ser enumerados (jogadas de moedas, dados, etc.) Variável aleatória contínua Os resultados possíveis são infinitos e não podem ser enumerados (ex.: peso, altura, rendimento, saldo, duração de percurso, etc.)

Cálculos com distribuições de probabilidade Distribuição binomial Distribuição normal

Distribuição Binomial (discreta) De cada 5 clientes que entram numa certa loja, 2 realizam uma compra. P(compra) = P(C) = 0,40 Qual a probabilidade dos dois primeiros clientes realizarem compras? S = {(CC), (CC ), (C C), (C C )}

Binomial: forma geral E se quisermos saber as probabilidades de X compras dos 10 primeiros clientes? Ou dos 100 primeiros? P(x) = C n, x p x q (n-x) Onde C n,x = n! / (x!(n-x)!) p = probabilidade de sucesso q = (1 p) = probabilidade de insucesso

Enem 2012 Em um jogo há duas urnas com 10 bolas de mesmo tamanho em cada urna. A tabela a seguir indica as quantidades de bolas de cada cor em cada urna. Uma jogada consiste em: 1º) o jogador apresenta um palpite sobre a cor da bola que será retirada por ele da urna 2; 2º) ele retira, aleatoriamente, uma bola da urna 1 e a coloca na urna 2, misturando-a com as que lá estão; 3º) em seguida ele retira, também aleatoriamente, uma bola da urna 2; 4º) se a cor da última bola retirada for a mesma do palpite inicial, ele ganha o jogo. Qual cor deve ser escolhida pelo jogador para que ele tenha a maior probabilidade de ganhar?

Enem 2013 Uma loja acompanhou o número de compradores de dois produtos, A e B, durante os meses de janeiro, fevereiro e março de 2012. Com isso, obteve este gráfico: A loja sorteará um brinde entre os compradores do produto A e outro brinde entre os compradores do produto B. Qual a probabilidade de que os dois sorteados tenham feito suas compras em fevereiro de 2012? a) 1. 20 b) 3. 242 c) 5. 22 d) 6. 25 e) 7. 15