Introdução à teoria das probabilidades

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Introdução à teoria das probabilidades

  1. 1. Introdução à Teoria das Probabilidades
  2. 2. No nosso dia-a-dia é frequente ouvirmos e dizermos expressões tais como “improvável”, “por sorte” ou “por acaso” que deixam bem claro que, em muitos acontecimentos das nossas vidas, não nos é possível saber, antecipadamente, qual o seu desfecho. Incapazes de controlar o acaso, conseguimos, contudo, ter a noção da probabilidade de uma situação ocorrer ou não :  embora nunca possamos com segurança dizer “Amanhã vai chover”, sabemos que a probabilidade de isso acontecer é maior no Inverno do que no Verão;  é certo que ouviremos falar Inglês se formos a Inglaterra, enquanto que em Portugal isso será improvável, mas não impossível;  é mais provável encontrar um atleta num ginásio do que numa discoteca.
  3. 3. A imprevisibilidade aparece, irremediavelmente, associada aos chamados “ jogos de azar”:  ao lançar um dado, com as faces numeradas de 1 a 6, não sabemos qual ficará voltada para cima;  ao tirarmos uma carta de um baralho não sabemos qual delas nos sairá;  não nos é possível saber previamente quais os números sorteados no totoloto ou na lotaria (com grande pena nossa!).
  4. 4. Blaise Pascal Matemático Francês (1623-1662) Foi exactamente a partir dos “jogos de azar” que no século XVII surge um ramo da Matemática, que mais tarde se viria a chamar a Teoria das Probabilidades . Pierre Fermat Matemático Francês (1601-1665) Segundo historiadores, o Cavaleiro De Méré, conhecido por ser um jogador inveterado, colocou algumas dúvidas sobre jogos a dois matemáticos, Blaise Pascal e Pierre Fermat. Estes, na tentativa de dar uma resposta ao jogador, debruçaram-se sobre o assunto, sendo, desta forma, dado o primeiro passo para o nascimento desta teoria. As probabilidades surgem, assim, como forma de quantificar o grau de incerteza de um determinado acontecimento .
  5. 5. Embora o seu nascimento esteja ligado ao jogo, as Probabilidades têm, nos nossos dias, aplicações em muitas outras ciências, nomeadamente, na Economia, na Psicologia, na Medicina e até na Física e na Química. Uma área onde a Teoria das Probabilidades é muito utilizada é a dos seguros. Hoje, quando fazemos um contrato com uma companhia de seguros (seja esse contrato um seguro de vida, um seguro de incêndios, um seguro automóvel ou qualquer outro), o “prémio” a pagar à companhia foi determinado em função da maior ou menor probabilidade de se verificar um acidente. Por exemplo, num seguro automóvel, o “prémio” que se paga:  é mais caro para carros com mais de 5 anos, já que a probabilidade de se ter um desastre com um carro já com algum desgaste é maior do que com um carro novo;  é mais caro se o condutor tiver carta de condução há menos de dois anos (a sua inexperiência torna maior a probabilidade do acidente). Há até companhias de seguros que fazem descontos para as mulheres condutoras!...
  6. 6. EXPERIÊNCIAS ALEATÓRIAS E DETERMINISTAS Consideremos as seguintes experiências: 1.ª- “Deitar uma moeda num copo com água e verificar o que acontece.” 2.ª- “Lançar uma moeda ao ar e verificar se sai cara ou coroa.” 3.ª- “Tirar duas cartas à sorte de um baralho de 40 que foi previamente baralhado.” 4.ª- “Deixar de regar um feijoeiro e verificar o que acontece.” Será que em todas estas experiências conseguimos prever o resultado? No caso da 1.ª experiência e da 4.ª, sabe-se à partida que a moeda afunda-se e que a planta morre, caso não seja regada. Assim é possível prever o resultado antes de realizarmos as experiências . No caso da 2.ª e 3.ª experiências, não conseguimos prever o resultado , para saber o que vai acontecer, tem-se mesmo, que realizar as experiências.
  7. 7. Experiências deterministas ou causais – são todas as experiências em que é possível saber o resultado final, antes de as realizarmos. Só têm um resultado possível. Experiências aleatórias ou casuais – são todas as experiências em que não é possível saber qual o resultado final, antes de as realizarmos. Podem dar lugar a vários resultados . Conclusão: A palavra aleatória deriva da palavra latina alea que significa sorte, azar, risco ou acaso. « Alea jacta est .»- a sorte está lançada. Para o estudo da teoria das probabilidades só as experiências Aleatórias interessam, aquelas que dependem do acaso.
  8. 8. Experiências Aleatórias Deterministas <ul><li>Lançamento de uma moeda </li></ul><ul><li>Lançamento de um dado </li></ul><ul><li>Totoloto </li></ul><ul><li>Estado do tempo para a semana </li></ul><ul><li>Extracção de uma carta </li></ul><ul><li>Tempo que uma lâmpada irá durar </li></ul><ul><li>Furar um balão cheio </li></ul><ul><li>Deixar cair um prego num copo de água </li></ul><ul><li>Calcular a área de quadrado de lado 9 cm </li></ul>À partida não sabemos o resultado À partida já conhecemos o resultado
  9. 9. Termos e conceitos Conjunto de Resultados ou Espaço Amostral Consideremos a experiência seguinte. “ No lançamento de um dado perfeito com as faces numeradas de 1 a 6, ver qual a face que fica voltada para cima.” À partida já sabemos quais as opções que podemos obter – faces: 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. Então, é o conjunto de resultados ou o espaço amostral desta experiência . Esta experiência tem 6 resultados possíveis ou 6 casos possíveis .
  10. 10. Definição: Conjunto de resultados ou espaço amostral – é o conjunto formado por todos os resultados possíveis de uma experiência aleatória. Representa-se por E, S ou . . EXPERIÊNCIA 2: Jogo de futebol S = {Vitória, Empate, Derrota } EXPERIÊNCIA 3: Tirar uma bola de Totoloto E = {1, 2, 3, ... ,47, 48, 49 } EXPERIÊNCIA 4: Lançamento de um rapa = {rapa, tira, deixa ,põe} R
  11. 11. Com o espaço amostral, podem formar-se acontecimentos. Acontecimentos que se podem formar com a experiência do lançamento do dado.   Acontecimentos Por exemplo: A: «Sair face 6.» B: «Sair face 3 e face 4.» C: «Sair face com um número ímpar.» D: «Sair face com um número menor que cinco.» E: «Sair um divisor de 6.» F: «Sair face com um número ímpar ou par.» Quantos casos há para cada um dos acontecimentos? A= 1 caso B= 0 casos
  12. 12. Então, podemos concluir que: Acontecimento – é qualquer subconjunto do espaço amostral (conjunto de resultados) de uma experiência aleatória. Dá exemplo de um acontecimento na realização da seguinte experiência aleatória: “ Extracção de uma bola de um saco, que contém: 5 bolas vermelhas, 2 brancas e 3 azuis.”
  13. 13. CLASSIFICAÇÃO DOS ACONTECIMENTOS Tendo em conta os 6 acontecimentos anteriores, relativos à experiência “ Lançamento de um dada perfeito”, podemos dizer que: A: «Sair face 6.» B: «Sair face 3 e face 4.» C: «Sair face com um número ímpar.» <ul><li>O acontecimento A é um acontecimento elementar pouco provável. </li></ul><ul><li>O acontecimento B é um acontecimento impossível . </li></ul><ul><ul><li>O acontecimento C é um acontecimento composto e provável. </li></ul></ul>A= B= C=
  14. 14. D: «Sair face com um número menor que cinco.» F: «Sair face com um número ímpar ou par.» <ul><li>O acontecimentos D e E são acontecimentos compostos e muito prováveis . </li></ul>E: «Sair um divisor de 6.» <ul><li>O acontecimento F é um acontecimento certo . </li></ul>
  15. 15. Conclusões: Os acontecimentos podem ser Elementares Compostos
  16. 17. Efectuar todos os exercícios das páginas 10 e 11 do manual adoptado. Individualmente
  17. 18. ACONTECIMENTOS EQUIPROVÁVEIS O cálculo de probabilidades procura medir até que ponto se pode esperar que ocorra um acontecimento. Consideremos a seguinte experiência: “ No lançamento de um dado perfeito (ou equilibrado) anotar a face que fica voltada para cima.” Observação: “ Dado perfeito ou equilibrado”, significa que o dado não tem nenhum “vício” que faça com que alguma face saia mais frequentemente do que as outras. Se o dado for equilibrado ou perfeito então a probabilidade de sair cada uma das faces é igual. Isto é,
  18. 19. Dois acontecimentos que têm a mesma probabilidade de ocorrerem, dizem-se acontecimentos equiprováveis. Definição:
  19. 20. Como calcular a probabilidade de um acontecimento? Lei de LAPLACE 1749 - 1827
  20. 21. Consideremos os acontecimentos relativos à experiência do lançamento de um dado perfeito. A:”sair face 5.” B:”sair face par.” C:”sair face maior ou igual a 3.” Antes de calcularmos a probabilidade destes acontecimentos, temos de conhecer duas situações: O número de casos possíveis, 6. 1.ª 2.ª A outra situação, são os chamados casos favoráveis , que variam de acordo com cada acontecimento. A:”sair face 5.” Neste caso, só existe 1 caso favorável à ocorrência do acontecimento.
  21. 22. B:”sair face par.” C:”sair face maior ou igual a 3.”
  22. 23. Definição: Se os acontecimentos elementares são equiprováveis e em número finito, pode-se calcular a probabilidade de um acontecimento A usando uma fórmula que tem o nome de Lei de Laplace. A probabilidade de um acontecimento A, P(A), é igual ao quociente entre O número de casos favoráveis ao acontecimento e o número de casos possíveis. A probabilidade de um acontecimento é um número que pode apresentar-se sob a forma de fracção , de percentagem ou de um numeral com vírgula.
  23. 24. Exercício: Um “rapa” tem 4 faces - rapa, R; tira, T; põe, P; deixa, D, todas com a mesma probabilidade de saírem num lançamento. Ao lançar o “rapa”, qual a probabilidade de: a) sair R? b) Não sair R? c) Sair R ou T?
  24. 25. Efectuar os exercícios das páginas 15,16 e 17 do manual adoptado.

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