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 aleatórios. Componentes de um modelo probabiĺıstico: Espaço amostral (S): conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. Eventos : os subconjuntos do espaço amostral S. Função de Probabilidade: uma função que associa a cada evento A sua probabilidade P(A), satisfazendo: P(A) 0, para todo evento A. P(S) = 1 (o evento certo). P(A B) = P(A) + P(B), se A e B são disjuntos (ou mutuamente excludentes). Para que um modelo probabiĺıstico seja útil, P(A) deve representar o grau de confiança em que o evento A ocorra. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 2/10
Propriedades da Função de Probabilidade i) P(A) = 1 P(A). ii) P( ) = 0. iii) 0 P(A) 1. iv) P(A B) = P(A) P(A B). v) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B). vi) Se A B então P(A) P(B). PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 3/10
Exemplo Qual é o modelo probabiĺıstico adequado para o lançamento de um dado? Qual é a probabilidade de que saia um resultado par? O espaço amostral é S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Se o dado é um cubo geometricamente perfeito e feito com material homogêneo (um dado equilibrado ou honesto), não há razão para acreditar que uma face saia mais frequentemente que qualquer outra. O modelo razoável é o equiprovável, que atribui probabilidades iguais aos eventos correspondentes à ocorrência de cada face (neste caso, iguais a 1 6 ). O evento sair resultado par corresponde ao subconjunto A = {2, 4, 6} de S. Sua probabilidade é P(A) = P({2}) + P({4}) + P({6}) = 1 6 + 1 6 + 1 6 = 1 2. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 4/10
Modelos Equiprováveis Modelo equiprovável: atribui probabilidade 1 n a cada evento unitário de um espaço amostral S = {a 1, a 2,..., a n }. Em consequência, a probabilidade de um evento A = {a 1, a 2,..., a p } é P(A) = P({a 1 }) +... + P({a p }) = p 1 n = p n. Portanto: P(A) = n(a) Número de casos favoráveis = n(s) Número de casos possíveis (nos problemas mais interessantes, técnicas de Análise Combinatória são usadas para calcular o numerador e o denominador). Atenção: o uso de modelos equiprováveis só se justifica quando algum tipo de simetria permite concluir que os resultados possíveis têm a mesma chance de ocorrer. dados, moedas, cartas, bolas iguais em urnas, etc. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 5/10
Exemplo Duas bolas são retiradas seguidamente e sem reposição de uma urna com 3 bolas brancas e 5 pretas, todas idênticas, a menos da cor. Qual é a probabilidade de que a primeira seja branca e a segunda preta? Há quatro possibilidades para a cor das bolas: BB, BP, PB e PP. Dos quatro casos possíveis, apenas um é favorável. Logo, a probabilidade é 1 4. A solução acima está ERRADA! Não há qualquer razão para admitirmos, por exemplo, que a probabilidade de tirar duas bolas brancas seja a mesma que a de tirar duas bolas pretas, já que há mais bolas pretas do que brancas na urna. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 6/10
Exemplo Duas bolas são retiradas seguidamente e sem reposição de uma urna com 3 bolas brancas e 5 pretas, todas idênticas, a menos da cor. Qual é a probabilidade de que a primeira seja branca e a segunda preta? O espaço amostral adequado é o que considera que há oito bolas b 1,..., b 8 na urna e considera todos os possíveis pares (b i, b j ) de bolas distintas retiradas. Como todas as bolas são idênticas, todos os pares possíveis têm a mesma chance de ocorrer (um modelo equiprovável!). Número de casos possíveis: A primeira bola pode ser qualquer uma das 8. A segunda pode ser qualquer uma das outras 7. O número de casos possíveis é 8 7 = 56. Número de casos favoráveis: A primeira bola pode ser qualquer uma das 3 bolas brancas. A segunda pode ser qualquer uma das 5 bolas pretas. O número de casos favoráveis é 3 5 = 15. A probabilidade é 15 56. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 7/10
Exemplo Em um grupo de r pessoas, qual é a probabilidade de haver pelo menos duas pessoas que façam aniversário no mesmo dia? O número de casos possíveis para os aniversários das r pessoas é 365 r. O número de casos favoráveis a que todas aniversariem em dias diferentes é 365 364 (366 r). A probabilidade de não haver pelo menos duas pessoas que façam aniversário no mesmo dia é 365 364 (366 r) 365 r A probabilidade de haver pelo menos duas pessoas que tenham o mesmo dia de aniversário é 1 365 364 (366 r) 365 r. PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 8/10
Continuação Alguns valores da probabilidade de haver coincidência de aniversários: r Probabilidade 5 0, 03 10 0, 12 15 0, 25 20 0, 41 23 0, 51 25 0, 57 30 0, 71 40 0, 89 45 0, 94 50 0, 97 A partir de 23 pessoas, é mais provável que haja coincidência de aniversários do que não haja! PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 9/10
E se um modelo equiprovável não for adequado? Um dado tem a forma de um bloco retangular com as dimensões da figura. Qual é a probabilidade de sair a face 1? Como não há simetria perfeita, não é correto usar um modelo equiprovável. A simetria restante na figura permite escrever: P({1}) = P({6}) = p P({2}) = P({3}) = P({4}) = P({5}) = 1 2p 4 O valor de p pode ser estimado a partir das frequências de ocorrência das diversas faces (é o papel da Estatística). PROFMAT - SBM MA12 - Unidade 17, Probabilidade slide 10/10