Probabilidade: E vs. OU

Exemplo 1: Vamos supor que você tenha um dado de seis faces e uma moeda honesta. Você decide realizar apostas e quem acertar o resultado de ambos ganhará um prêmio. Seu amigo aposta que sairá o número seis E cara. Qual a probabilidade dele estar certo? E qual seria a probabilidade se você facilitasse o jogo um pouco para ele, e deixasse que ele levasse um prêmio se acertasse um dos dois apenas?

Para responder a pergunta, você trabalhará com dois tipos de eventos.

O primeiro é uma intersecção (https://pt.wikipedia.org/wiki/Interse%C3%A7%C3%A3o), ou seja, quando ocorrem dois eventos simultaneamente, no caso o lançamento do dado resultar no número seis e o da moeda em cara.

O segundo caso, em teoria dos conjuntos, é uma união. Ou seja, se qualquer um dos eventos ocorrer, já satisfaço a condição.

Considerando o espaço amostral do experimento, temos:

Ω = {(c, 1), (c, 2), (c, 3), (c, 4), (c, 5), (c, 6), (k, 1), (k, 2), (k, 3), (k, 4), (k, 5), (k, 6)}

No caso da interseção, apenas o resultado (cara, 6) satisfaz. Ou seja, a probabilidade é 1/12.

No caso da união, há um conjunto de resultados que satisfazem, para ser mais preciso, 7 resultados satisfazem a condição para que o jogador ganhe:

{(c,1), (c, 2), (c, 3), (c, 4), (c, 5), (c, 6), (k, 6)}

Ou seja, no segundo jogo as chances do seu amigo ganhar aumentam muito, para 7/12.

Uma outra forma de fazer isso seria utilizando a multiplicação para o primeiro caso e a soma para o segundo.

Interseção: P(cara e 6) = P(cara) * P(6) = 1/2 * 1/6 = 1/12

União: P(cara ou 6) = P(cara) + P(6) = 1/2 + 1/6 = 7/12

Exemplo 2: Um dado foi lançado 3 vezes. Qual a probabilidade de sair 3 caras? E de sair ao menos uma cara?

P(3 caras) = 1/2 * 1/2 * 1/2 = 1/8

P(ao menos uma cara) = 1 – P (3 coroas) = 1 – (1/2 * 1/2 * 1/2) =

Essa de pelo menos uma cara pode confundir alguns, por isso resolvi colocar. Alguns poderiam fazer 1/2 + 1/2 + 1/2 = 3/2 = 150%. Mas como é possível uma probabilidade de 150%? Lembre-se de que probabilidade é um valor entre 0 e 1, escrevendo de outra forma, entre 0 e 100%. Isso não é possível porque aqui, se tivermos cara no primeiro caso, a nossa condição já está satisfeita para as demais. Para resolver este exercício, apresento aqui o conceito de complementar.

Sendo A um evento, o evento complementar de A são todos os eventos do espaço amostral que não estão contidos em A. Ou seja, se o evento é ocorrer cara, o complementar é ocorrer coroa. Se o que buscamos é que ocorra pelo menos uma cara, se considerarmos todas as opções que temos de eventos, o complementar do evento ‘ao menos uma cara’ é quando só ocorre coroa nos três lançamentos.

Visualmente: Wikipedia – Complementar

 

Primeiros Passos em Probabilidade

O QUE É PROBABILIDADE?

Produzi muito mais material de programação do que de estatística, por motivos óbvios: mais da metade do tempo gasto no trabalho é tratando as bases de dados. Isso é normal para qualquer um que trabalhe com modelagem estatística ou qualquer outro trabalho que utilize um volume grande de dados.

Por causa disso, acabei deixando um tema muito importante de fora: probabilidade!

Probabilidade é uma medida que varia de zero a um e que indica a chance de um evento ocorrer. Sendo que zero indica que não há chances do evento ocorrer e um indica que o evento ocorrerá com certeza.

Para se medir a probabilidade de um evento específico ocorrer devemos medir o número de vezes que este evento pode ocorrer pelo número total de eventos que podem ocorrer.

Exemplo 1: Qual a probabilidade de sair cara em um lançamento de uma moeda honesta?

Temos o evento cara, ou seja, um evento. E temos um total de dois eventos, pois o lançamento pode resultar em cara ou coroa. Logo, a resposta é:

1/2 = 0,5

Exemplo 2: Qual a probabilidade de tirarmos um número par no lançamento de um dado honesto?

O número de vezes que o evento ocorrer são 3, pois tiraremos um número par quando obtivermos o número 2, 4 ou 6 no lançamento.

O total de eventos que pode ocorrer é 6, pois podemos tirar 1, 2, 3, 4, 5 ou 6 no lançamento.

Sendo assim, a resposta é 3/6 = 1/2 = 0,5.

ESPAÇO AMOSTRAL

Note que você foi introduzido – sem notar – a um conceito novo que é amplamente utilizados na estatística: o espaço amostral.

Espaço amostral é o conjunto de todos eventos que podem ocorrer em um experimento. Por exemplo, o espaço amostral no lançamento de uma moeda é um conjunto de 2 elementos: cara e coroa. No caso do lançamento de um dado, o espaço amostral possui 6 elementos, os números 1, 2, 3, 4, 5 e 6.

O espaço amostral é usualmente denotado pela letra grega omega: Ω. Porém, em alguns casos você pode encontrar a letra U também, derivada do conceito de Universo.

Dado um espaço amostral Ω = {ω1, ω2, … , ωn}, onde ωi se refere ao evento i do experimento, P(ω) é a probabilidade do evento ω ocorrer.

Exemplo 3: Temos uma caixa com 3 bolas vermelhas, 5 bolas amarelas e 7 bolas verdes dentro. Qual o espaço amostral do experimento? Qual a probabilidade de eu tirar uma bola vermelha? E uma amarela? E uma verde? Qual cor tem mais chance de sair em uma retirada?

Ω = {vermelha, vermelha, vermelha, amarela, amarela, amarela, amarela, amarela, verde, verde, verde, verde, verde, verde, verde}

P(vermelho) = 3 / (3+5+7) = 3/15 = 1/5

P(amarela) = 5 / (3+5+7) = 5/15 = 1/3

P(verde) = 3 / (3+5+7) = 7/15

Note que a probabilidade de sair verde é maior que as demais. O que é bem intuitivo, afinal temos mais bolas verdes na caixa.

Simples não?

Lembre-se sempre da fórmula abaixo:

P(A) = N° de vezes que A ocorre / N° Total de Eventos que ocorrem