O documento discute conceitos básicos de teoria da probabilidade, incluindo:
1) A distinção entre fenômenos determinísticos e probabilísticos;
2) A definição de probabilidade para quantificar a "convicção" sobre um evento;
3) Os conceitos de experiência aleatória, espaço amostral e eventos.
O documento apresenta conceitos básicos da teoria da probabilidade, incluindo:
1) Define probabilidade como uma medida quantitativa das chances de um evento ocorrer;
2) Explica experimentos aleatórios, espaço amostral e eventos;
3) Apresenta os axiomas e propriedades da probabilidade de acordo com a definição de Kolmogorov.
Probabilidade um curso introdutório dantasAngelica Alves
1) O documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral e eventos. 2) É apresentada a definição clássica de probabilidade baseada no conceito de eventos igualmente possíveis. 3) Diferentes abordagens para definir probabilidade são discutidas, incluindo definições clássica, freqüentista e subjetiva.
O documento discute probabilidades, definindo conceitos como experimento, evento, evento simples e espaço amostral. Explica que probabilidade é o número de casos favoráveis dividido pelo número total de casos possíveis. Apresenta exemplos de cálculo de probabilidades usando esses conceitos.
Aula 14 matrizes e determinantes (parte i )Mcxs Silva
1) O documento apresenta uma aula sobre matrizes e determinantes, um tópico frequente em provas de concursos públicos.
2) São discutidos 5 exercícios resolvidos como dever de casa. As resoluções utilizam raciocínio lógico e probabilidade.
3) A próxima aula continuará o estudo de matrizes e determinantes.
Aula 14 matrizes e determinantes (parte i )Helio Kentron
1) O documento apresenta um resumo de uma aula sobre matrizes e determinantes.
2) É dado que este assunto tem aparecido com frequência em provas de concursos de nível médio e superior.
3) A aula começa resolvendo exercícios de probabilidade como preparação para o assunto principal sobre matrizes.
Este documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo: (1) A história do desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat ao analisarem um problema de jogo de azar, (2) Definições de termos como espaço amostral e acontecimentos, (3) Métodos para calcular probabilidades como a regra de Laplace, (4) A lei dos grandes números que relaciona frequência relativa à probabilidade.
Este documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo: (1) A história do desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat ao analisarem um problema de jogo de azar, (2) Definições de termos como espaço amostral e acontecimentos, (3) Métodos para calcular probabilidades como a regra de Laplace, (4) A lei dos grandes números que relaciona frequência relativa à probabilidade.
1. O documento discute modelos determinísticos versus modelos probabilísticos, definindo modelos determinísticos como aqueles que produzem resultados previstos exatos e modelos probabilísticos como aqueles que envolvem incertezas e probabilidades de resultados.
2. Probabilidades são estudadas como a possibilidade de eventos aleatórios ocorrerem, dividindo-se em probabilidades complementares, compostas e condicionadas.
3. Estatística extrai informações de dados para obter compreensão, enquanto frequência se refere ao número de
O documento apresenta conceitos básicos da teoria da probabilidade, incluindo:
1) Define probabilidade como uma medida quantitativa das chances de um evento ocorrer;
2) Explica experimentos aleatórios, espaço amostral e eventos;
3) Apresenta os axiomas e propriedades da probabilidade de acordo com a definição de Kolmogorov.
Probabilidade um curso introdutório dantasAngelica Alves
1) O documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral e eventos. 2) É apresentada a definição clássica de probabilidade baseada no conceito de eventos igualmente possíveis. 3) Diferentes abordagens para definir probabilidade são discutidas, incluindo definições clássica, freqüentista e subjetiva.
O documento discute probabilidades, definindo conceitos como experimento, evento, evento simples e espaço amostral. Explica que probabilidade é o número de casos favoráveis dividido pelo número total de casos possíveis. Apresenta exemplos de cálculo de probabilidades usando esses conceitos.
Aula 14 matrizes e determinantes (parte i )Mcxs Silva
1) O documento apresenta uma aula sobre matrizes e determinantes, um tópico frequente em provas de concursos públicos.
2) São discutidos 5 exercícios resolvidos como dever de casa. As resoluções utilizam raciocínio lógico e probabilidade.
3) A próxima aula continuará o estudo de matrizes e determinantes.
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2) É dado que este assunto tem aparecido com frequência em provas de concursos de nível médio e superior.
3) A aula começa resolvendo exercícios de probabilidade como preparação para o assunto principal sobre matrizes.
Este documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo: (1) A história do desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat ao analisarem um problema de jogo de azar, (2) Definições de termos como espaço amostral e acontecimentos, (3) Métodos para calcular probabilidades como a regra de Laplace, (4) A lei dos grandes números que relaciona frequência relativa à probabilidade.
Este documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo: (1) A história do desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat ao analisarem um problema de jogo de azar, (2) Definições de termos como espaço amostral e acontecimentos, (3) Métodos para calcular probabilidades como a regra de Laplace, (4) A lei dos grandes números que relaciona frequência relativa à probabilidade.
1. O documento discute modelos determinísticos versus modelos probabilísticos, definindo modelos determinísticos como aqueles que produzem resultados previstos exatos e modelos probabilísticos como aqueles que envolvem incertezas e probabilidades de resultados.
2. Probabilidades são estudadas como a possibilidade de eventos aleatórios ocorrerem, dividindo-se em probabilidades complementares, compostas e condicionadas.
3. Estatística extrai informações de dados para obter compreensão, enquanto frequência se refere ao número de
Este documento apresenta conceitos básicos de confiabilidade e probabilidade. Introduz a teoria da confiabilidade como ramo da ciência que estuda o comportamento de sistemas sujeitos a falhas. Define confiabilidade como a probabilidade de um sistema operar sem falhas num período de tempo. Explica conceitos como experimento aleatório, espaço probabilístico, evento, probabilidade, eventos independentes, condicionais e regras para cálculo de probabilidades de ocorrência simultânea ou de pelo menos um evento.
Este documento apresenta conceitos básicos de probabilidade. Em três frases, resume:
1) É introduzido o conceito de modelo probabilístico para quantificar incertezas em fenômenos aleatórios;
2) São revisados conceitos da teoria dos conjuntos como espaço amostral e eventos para definir probabilidades;
3) São apresentadas as propriedades que uma função deve satisfazer para ser considerada uma probabilidade.
O documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de eventos, eventos complementares, eventos independentes, eventos mutuamente exclusivos e probabilidade condicional. Fornece exemplos de cada conceito e exercícios para aplicá-los.
Este documento apresenta o resumo da primeira aula sobre matrizes e determinantes. Nele, o autor introduz o assunto, explicando que este tem sido cobrado com frequência em provas. Em seguida, resolve exercícios para revisar o conteúdo anterior e introduzir o tema da aula: matrizes.
Este documento apresenta conceitos introdutórios sobre probabilidade e inferência estatística. Ele define o que é um fenômeno aleatório e distribuição regular, e usa o lançamento de uma moeda como exemplo. Também define espaço amostral, eventos, probabilidade, e propriedades como eventos disjuntos e independentes.
1) O documento apresenta conceitos fundamentais de combinatória como fatorial, permutação, arranjo e combinação.
2) É explicado o princípio fundamental da contagem, que estabelece um método para contar eventos através de etapas sucessivas e independentes.
3) São apresentados exemplos de contagem de possibilidades utilizando o princípio fundamental, como placas de veículos e números de telefone.
1) O documento apresenta definições e propriedades sobre fatorial e permutações, incluindo exemplos de cálculo de fatoriais.
2) É introduzido o princípio fundamental da contagem, que estabelece um método para contar eventos compostos por etapas sucessivas e independentes.
3) São apresentados exemplos de aplicação do princípio fundamental da contagem para contar possibilidades em situações como placas de veículos e números de telefone.
1) O documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo espaço amostral, eventos e cálculo de probabilidades. 2) Apresenta exemplos de espaços amostrais e eventos em lançamentos de dados e retiradas aleatórias de bolas de urnas. 3) Explica propriedades da probabilidade de eventos e introduz o conceito de probabilidade condicional.
1) O documento discute conceitos básicos de probabilidade, incluindo espaço amostral, eventos e cálculo de probabilidades. 2) Apresenta exemplos de espaços amostrais e eventos em lançamentos de dados e retiradas aleatórias de bolas de urnas. 3) Explica propriedades da probabilidade de eventos e introduz o conceito de probabilidade condicional.
Este documento apresenta uma introdução sobre sequências e indução matemática. Ele define o que são sequências, dá exemplos de sequências finitas e infinitas, e explica como sequências podem ser definidas por fórmulas explícitas. O documento também introduz a noção de termos, índices e soma de termos de uma sequência usando notação matemática. Por fim, apresenta o princípio da indução matemática como uma ferramenta para verificar conjecturas sobre padrões em sequências.
1. O documento descreve sete ferramentas da qualidade utilizadas para coleta e análise de dados sobre processos e produtos, incluindo folha de verificação, diagrama de Pareto, estratificação, diagrama de causa e efeito, histograma, diagrama de dispersão e gráficos de controle.
2. A folha de verificação é usada para registrar defeitos observados em um produto de forma sistemática.
3. O diagrama de Pareto organiza problemas ou reclamações por frequência para ident
O documento discute os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de eventos, operações com eventos como união e interseção, e exemplos numéricos de cálculo de probabilidades.
Este documento introduz os conceitos fundamentais de probabilidade e estatística, incluindo: (1) experimentos aleatórios e seus espaços amostrais, (2) definição de eventos e cálculo de probabilidades, (3) eventos mutuamente exclusivos, complementares e independentes. Exemplos ilustram esses conceitos-chave.
Aula12_estatistica.NOÇÕES DE PROBABILIDADEMeirianeSilva5
Este documento apresenta os conceitos básicos de probabilidade, incluindo espaço amostral, eventos, probabilidade de eventos, probabilidade da união e interseção de eventos, e eventos complementares. Vários exemplos ilustram esses conceitos-chave.
1) O documento discute o conceito de estatística e fornece referências bibliográficas sobre o tema.
2) É apresentada uma introdução aos conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimento, espaço amostral, eventos, probabilidade, distribuições de probabilidade e teoremas.
3) Técnicas estatísticas como variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, contagem e probabilidade são explicadas.
1. O documento apresenta os conceitos básicos da teoria da probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade condicional e teoremas da probabilidade.
2. São definidos experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade, eventos reunião, intersecção, complementares e mutuamente exclusivos.
3. A probabilidade de um evento é definida matematicamente como a razão entre o número de casos favoráveis e o número total de casos possíveis. Teoremas da probabilidade
Doc com serie de artigos a respeito de calculo de Raizes Quadradas e Cubicas, Truques Matematicos, Combinações, Permutações, Probabilidades, Calculos Mentais de Adição, Multiplicação e Divisao, Binomio de Newton e etc.
Este documento apresenta uma introdução à teoria da probabilidade, discutindo sua origem histórica, o conceito de probabilidade e exemplos de cálculo de probabilidades em experimentos aleatórios como lançamento de dados e moedas. O texto fornece definições-chave como espaço amostral, evento e fórmula para cálculo de probabilidade, ilustrando seus conceitos com exercícios para fixação.
Este documento apresenta uma introdução à teoria da probabilidade, discutindo sua origem histórica, o conceito de probabilidade e exemplos de cálculo de probabilidades em experimentos aleatórios como lançamento de dados e moedas. O texto fornece definições-chave como espaço amostral, evento e fórmula para cálculo de probabilidade, ilustrando seus conceitos com exercícios para fixação.
O documento discute conceitos básicos de probabilidade e experimentos aleatórios, incluindo: (1) espaço amostral como o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento, (2) eventos como subconjuntos do espaço amostral, (3) operações entre eventos como união e interseção, e (4) experimentos de contagem usando combinações e permutações.
O Que é Um Ménage à Trois?
A sociedade contemporânea está passando por grandes mudanças comportamentais no âmbito da sexualidade humana, tendo inversão de valores indescritíveis, que assusta as famílias tradicionais instituídas na Palavra de Deus.
Este documento apresenta conceitos básicos de confiabilidade e probabilidade. Introduz a teoria da confiabilidade como ramo da ciência que estuda o comportamento de sistemas sujeitos a falhas. Define confiabilidade como a probabilidade de um sistema operar sem falhas num período de tempo. Explica conceitos como experimento aleatório, espaço probabilístico, evento, probabilidade, eventos independentes, condicionais e regras para cálculo de probabilidades de ocorrência simultânea ou de pelo menos um evento.
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1) O documento apresenta definições e propriedades sobre fatorial e permutações, incluindo exemplos de cálculo de fatoriais.
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3. O diagrama de Pareto organiza problemas ou reclamações por frequência para ident
O documento discute os conceitos básicos de probabilidade, incluindo experimentos aleatórios, espaço amostral, eventos, probabilidade de eventos, operações com eventos como união e interseção, e exemplos numéricos de cálculo de probabilidades.
Este documento introduz os conceitos fundamentais de probabilidade e estatística, incluindo: (1) experimentos aleatórios e seus espaços amostrais, (2) definição de eventos e cálculo de probabilidades, (3) eventos mutuamente exclusivos, complementares e independentes. Exemplos ilustram esses conceitos-chave.
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vida e façanhas do cavaleiro Clarimundo,
que se torna Rei da Hungria e Imperador
de Constantinopla.
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Caderno de Resumos XVIII ENPFil UFU, IX EPGFil UFU E VII EPFEM.pdfenpfilosofiaufu
Caderno de Resumos XVIII Encontro de Pesquisa em Filosofia da UFU, IX Encontro de Pós-Graduação em Filosofia da UFU e VII Encontro de Pesquisa em Filosofia no Ensino Médio
1. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 1
Teoria da Probabilidade
… conseguir prever comportamentos de fenómenos…
Fenómenos determinísticos: é possível prever o seu comportamento com exatidão e precisão, porque a relação
entre variáveis dependentes e independentes é bem conhecida.
Ex.: o valor da fatura da eletricidade consumida é proporcional à energia elétrica consumida
Fenómenos probabilísticos ou estocásticos: a relação entre as variáveis dependentes e independentes não é
bem conhecida, e por isso, o fator “sorte” assume relevância quando procuramos prever comportamentos.
Ex.: o número de utentes que visitam uma farmácia, por faixa horária/dia, é um fenómeno probabilístico,
porque esse número depende de vários fatores que não conseguimos definir devidamente
Probabilidade: fornece as ferramentas necessárias para desenvolver modelos matemáticos que possibilitam
estimar o fator “sorte”, e assim, prever o comportamento dos fenómenos probabilísticos.
Introdução
2. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 2
Teoria da Probabilidade
No dia-a-dia utilizamos constantemente a noção de Probabilidade:
• pequena probabilidade de ganhar o Euromilhões
• um estudante interroga-se sobre a probabilidade de ter nota positiva num teste de escolha múltipla,
tendo respondido ao acaso
• um farmacêutico interroga-se sobre a maior probabilidade de um novo medicamento curar determinada
doença, em comparação com outro medicamento já utilizado
Nestes casos, e quando precisamos fazer uma opção, é usual fazer da Probabilidade o nosso grau de convicção na
realização de um determinado acontecimento.
Mas, não podemos ficar satisfeitos com esta definição… precisamos quantificar a “nossa convicção” de um qualquer
acontecimento. E já o fazemos!
• Sabemos que a probabilidade de sair um “5” no lançamento de um dado equilibrado é 1/6
3. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 3
Teoria da Probabilidade
Imagine um jogo de lançamento do dado, e que quando saísse o “5” recebíamos um prémio.
E se, após algumas jogadas verificávamos que nunca saía o “5”? Rapidamente ficávamos desconfiados!
Como poderíamos testar se o dado estava equilibrado?
A Probabilidade está sempre associada a um Fenómeno Aleatório, isto é, para o qual não sabemos o resultado em qualquer
repetição, mas em que admitimos uma certa regularidade a longo prazo.
Fenómenos aleatórios: fenómenos cujos resultados individuais são incertos, mas para os quais se admite uma regularidade a
longo termo, permitindo identificar um padrão genérico de comportamento. A regularidade a longo termo permite estabelecer
um modelo que exprime a aleatoriedade.
Exemplos de fenómenos aleatórios:
• Chave do Euromilhões em cada sorteio
• Estado do tempo no dia seguinte
• Resposta terapêutica de um medicamento novo
Conceitos e terminologia
4. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 4
Teoria da Probabilidade
A Teoria da Probabilidade tem como objetivo o estudo dos fenómenos aleatórios, através de modelos
matemáticos – modelos probabilísticos, que os possam descrever convenientemente.
Exemplo:
• Lançamento de uma moeda equilibrada: a probabilidade de sair face é igual à de sair coroa, que é ½.
• E, no lançamento de uma moeda não equilibrada?
Devemos obter mais informação, através de n vezes o lançamento da moeda. Por exemplo, em
1000 lançamentos, obtiveram-se 450 faces, e então, um valor aproximado para a probabilidade
de sair face é 0,450. E o valor aproximado para a probabilidade de sair coroa é 0,550.
5. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 5
Teoria da Probabilidade
Experiência Aleatória. Espaço de resultados. Acontecimentos.
Experiência aleatória (e.a.): é o processo de observar um resultado de um fenómeno aleatório. Numa experiência aleatória
obtém-se um resultado, de entre um conjunto de resultados conhecidos de antemão, mas não se tem conhecimento suficiente
de qual o resultado que sai em cada realização da experiência. Admite-se ainda que a experiência se pode repetir e que as
repetições são realizadas nas mesmas circunstâncias e são independentes.
Ou seja, é qualquer processo que gera um resultado que pode ser diferente de cada vez que é repetido nas mesmas
condições.
Exemplos:
• lançar uma moeda ao ar e ver o resultado que sai;
• lançar uma moeda ao ar 20 vezes e ver quantas faces saem;
• contar o número de carros estacionados, na rua, ao sairmos de manhã de casa.
6. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 6
Teoria da Probabilidade
O conjunto de todos os resultados possíveis, associados à realização de uma experiência aleatória constitui o
Espaço de Resultados (S ou Ω), ou Espaço Amostral.
Exemplos:
• Relativamente à experiência aleatória que consiste em observar o resultado do lançamento de uma
moeda ao ar, temos: S = {face, coroa}
• Relativamente à experiência aleatória que consiste em observar o número de faces saídas em 20
lançamentos de uma moeda, temos: S = {0, 1, 2, ..., 19, 20}
• Relativamente à experiência aleatória que consiste em observar de manhã o tempo que se leva a chegar
ao emprego, temos: S = [0, +∞[
• Relativamente à experiência aleatória que consiste em observar o resultado do lançamento de dois dados,
temos: S = {(i, j): i = 1, 2, ..., 6; j = 1, 2, ...6}
7. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 7
Teoria da Probabilidade
Exercício 1: Considere as seguintes experiências aleatórias e determine os seus espaços amostrais.
a) Lançar uma moeda e observar o número de faces obtidas
b) Lançar um dado e observar o número mostrado na face de cima
c) Lançar uma moeda 3 vezes e observar a sequência de faces (F) e coroas (C) obtidas
d) Contar o número de peças defeituosas produzidas numa máquina no período de uma hora
e) Ensaiar uma lâmpada para determinar o tempo que demora a fundir
S1 = {0, 1}
S2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
S3 = {FFF, FFC, FCF, FCC, CFF, CFC, CCF, CCC}
S4 ={0, 1, 2,… , n}, “n” = nº máximo de peças produzidas /hora
S5 = {t ∈ ℝ: t ≥ 0}
8. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 8
Teoria da Probabilidade
Exercício 2:
Considere a experiência aleatória que consiste em
lançar uma moeda ao ar até sair coroa duas
vezes consecutivas ou até se realizarem 4
lançamentos.
Qual o espaço de resultados associado a este
acontecimento?
C
C
C
C
F
F
C
F
F
C
F
C
F
F
C
F
C
F
C
F
C
F
1º L. 2º L. 3º L. 4º L. resultados
CC
CFCC
CFCF
CFFC
CFFF
FCFC
FCFF
FFCC
FFCF
FFFC
FFFF
FCC
face = “F”
coroa = “C”:
9. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 9
Teoria da Probabilidade
Acontecimento ou evento: é um subconjunto do espaço de resultados S, tal que existe uma correspondência
biunívoca entre evento e espaço amostral.
Evento elementar ou simples (s, s ∈ S): cada um dos resultados possíveis da e.a.
Evento composto: é um evento que contém mais do que um resultado possível de uma e.a..
Espaço de acontecimentos ( ): conjunto de todos os subconjuntos de S, cada um chamado de acontecimento.
(atenção: por vezes, nestes apontamentos pode surgir A em vez de , apenas por simplificação de escrita)
Evento certo: é o espaço amostral S
10. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 10
Teoria da Probabilidade
Exemplos:
• e.a.: lançar uma moeda ao ar e registar a face voltada para cima:
S = {face, coroa}, A = {∅, {face}, {coroa}, S}
• e.a.: lançar um dado duas vezes e registar o número da face voltada para cima:
S = {(1, 1), (1, 2), . . .} ≝ {1, 2, 3, 4, 5, 6} × {1, 2, 3, 4, 5, 6}
exemplo de acontecimento: “obter soma igual a 3” - {(1, 2), (2, 1)}
• e.a.: lançar um dado e registar o número da face voltada para cima até saída do número 6:
S = { 1, 2, . . . : ∈ {1, 2, 3, 4, 5}, ∈ ℕ}
• e.a.: lançar um dardo sobre um quadrado de lado ! e registar as coordenadas do ponto obtido:
S = {(", #): ", # ∈ [0, !]} ≝ [0, !] × [0, !]
11. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 11
Teoria da Probabilidade
No seguimento do exercício 1, indicar para cada e.a.:
i) um exemplo de evento
ii) o subconjunto do espaço amostral
iii) o tipo de evento
a) Lançar uma moeda e observar o número de faces obtidas
b) Lançar um dado e observar o número mostrado na face de cima
c) Lançar uma moeda 3 vezes e observar a sequência de faces (F) e coroas C) obtidas
d) Contar o número de peças defeituosas produzidas numa máquina no período de uma hora
e) Ensaiar uma lâmpada para determinar o tempo que demora a fundir
S1 = {0, 1}
S2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
S3 = {FFF, FFC, FCF, FCC, CFF, CFC, CCF, CCC}
S4 ={0, 1, 2,… , n}, “n” = nº máximo de peças produzidas /hora
S5 = {t ∈ ℝ: t ≥ 0}
12. Matemática e Bioestatística – MICF - FFUP 12
a) Lançar uma moeda e observar o número de faces obtidas
b) Lançar um dado e observar o número mostrado na face de cima
c) Lançar uma moeda 3 vezes e observar a sequência de faces (F) e coroas (C) obtidas
d) Contar o número de peças defeituosas produzidas numa máquina no período de uma hora
e) Ensaiar uma lâmpada para determinar o tempo que demora a fundir
S1 = {0, 1}
S2 = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
F = face e C = coroa: S3 = {FFF, FFC, FCF, FCC, CFF, CFC, CCF, CCC}
S4 ={0, 1, 2,… , n}, “n” = nº máximo de peças produzidas /hora
S5 = {t ∈ ℝ: t ≥ 0}
Teoria da Probabilidade
exercício 1 (cont.): i) exemplo de evento; ii) o subconjunto do espaço amostral; e, iii) o tipo de evento.
(a) E1: “saiu uma face”; E1 = {1}; evento simples
(b) E2: “saiu um número par”; E2 = {2, 4, 6}; evento composto
(c) E3: “saíram faces nos 2 primeiros lançamentos”; E3 = {FFF, FFC}; evento composto
(d) E4: “todas as peças são perfeitas”; E4 = {0}; evento simples
(e) E5: “a lâmpada queima em menos de 1 hora”; E5 = {t ∈ ℝ: 0 ≤ t ≤ 1} evento composto