1) O documento define termos-chave da probabilidade como experimento aleatório, espaço amostral, evento e define axiomas e regras como a regra da adição e da multiplicação. 2) Regras como a regra da probabilidade total, independência e o teorema de Bayes são explicadas. 3) Conceitos como probabilidade condicional e como calcular a probabilidade de eventos que ocorrem simultaneamente são apresentados.

1. Probabilidade Regra da multiplicação:
P(A∩B)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)
Def. Um experimento que pode fornecer diferentes resultados, muito embora
seja repetido toda vez da mesma maneira, é chamado experimento aleatório. Probabilidade Total:
Def. O conjunto de todos os resultados possíveis em um experimento aleatório é P(B)=P(B∩A)+P(B∩A’)=P(B|A)P(A)+P(B|A’)P(A’)
chamado espaço amostral do experimento. Denotado por S.
Def.Um evento é um subconjunto do espaço amostral de um experimento Independência:
Dois eventos são independentes se qualquer uma das seguintes afirmações for
aleatório.
Def. Um espaço amostral será discreto se consistir em um conjunto finito (ou verdadeira.
1. P(A|B)=P(A)
infinito contável) de resultados.
2. P(B|A)=P(B)
Def. Dois eventos, denotados pó E¹ e E², tal que E¹∩E²=ǿ, são chamados
mutuamente exclusivos. Sendo, P(E¹)XP(E²)=0. 3. P(A∩B)=P(A)P(B)
Def. Quando um espaço amostral consistir em N resultados possíveis que sejam Teorema de Bayes:
igualmente prováveis, a probabilidade de cada resultado é 1/N. P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)
Def. Para um espaço amostral discreto, a probabilidade de um evento E,
denotada P(E), é igual a soma das probabilidades de E.
Axiomas:
1. P(S)=1
2. 0≤P(E)≤1
3. Para dois eventos E¹ e E² com E¹∩E²=ǿ, P(E¹UE²)=P(E¹)+P(E²)
4. P(E’)=1‐P(E)
5.P(ǿ)=0
Regra da adição:
P(AUB)=P(A)+P(B)‐P(A∩B)
Def. Para eventos mutuamente exclusivos P(AUB)=P(A)+P(B)
Trê ou mais eventos:
P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)‐P(A∩B)‐P(A∩C)‐P(B∩C)+P(A∩B∩C)
Probabilidade condicional:
Def: A probabilidade condicional de um evento B, dado um evento A, denotada
como P(B|A), é:
P(B|A)=P(A∩B)/P(A)