A probabilidade de um evento é tal que:
\(P(E)=\frac{n(E)}{n(S)}\)
A letra “E” faz referência ao evento do qual estamos tratando (evento “E”), enquanto a letra “S” diz respeito ao espaço amostral (espaço amostral “S”). Assim, “n(E)” é o número de elementos do evento “E” e “n(S)” é o número de elementos do espaço amostral “S”.
Para ficar mais claro, a fórmula pode ser compreendida, também, da seguinte maneira:
\(P(A)=\frac{nº\ de\ casos\ favor\acute{a}veis\ a\ A}{nº\ de\ casos\ poss\acute{i}veis}\),
onde A é o evento com que estamos trabalhando.
É definido como o conjunto de todos os resultados possíveis de um experimento e é indicado por “S”.
Exemplo 1: No lançamento de uma moeda, os resultados possíveis são S={C; K}, onde C=cara e K=coroa.
Exemplo 2: No lançamento de um dado, os resultados possíveis são S={1; 2; 3; 4; 5; 6}.
Quando os elementos têm a mesma chance de ocorrer, chamamos o espaço amostral de equiprovável.
É definido como qualquer subconjunto do espaço amostral “S”. Indicamos o evento por “E”. Caso o evento seja impossível, ele será um subconjunto vazio \(\varnothing\).
Exemplo 3: No lançamento de um dado, o espaço amostral é S={1; 2; 3; 4; 5; 6}. Sejam os eventos:
O evento união será aquele quando ocorre face par ou um número menor que 3, ou seja:
\(E_{1}\cup E_{2}=\{1;2;4;6\}\)
Exemplo 4: Considerando o mesmo experimento anterior, sejam os eventos:
O evento interseção de \(E_{1}\)com \(E_{2}\) será aquele quando ocorre face par e um número múltiplo de três, ou seja:
\(E_{1}\cap E_{2}=\{6\}\)
É uma interseção de eventos resultando em conjunto vazio, ou seja, são eventos que não ocorrem simultaneamente:
\(E_{1}\cap E_{2}=\varnothing\)
Exemplo 5: No lançamento de uma moeda, sejam os eventos:
Nota-se que os eventos não podem ocorrer simultaneamente, portanto, eles são mutuamente exclusivos.
Exemplo 6: No lançamento de um dado, seja o evento:
O evento complementar do evento E será não ocorrer número par. O evento complementar é indicado por \(\overline{E}\). Nesse caso, \(\overline{E}=\{1;3;5\}\). É importante ressaltar que o evento E e o seu complementar nunca ocorrem simultaneamente. Assim, podemos dizer que:
\(E\cap \overline{E}=\varnothing\) (mutuamente exclusivos)
\(E\cup \overline{E}=S\rightarrow \overline{E}=S-E\)
A probabilidade de ocorrer um evento E do espaço amostral S é sempre maior ou igual a zero e menor ou igual a um:
\(0\leq P(E)\leq 1\)
Exemplo 7: De um baralho de 52 cartas, tira-se ao acaso uma carta. Determine a probabilidade de que a carta seja:
Resolução: sabemos que o espaço amostral é igual a 52 cartas (n(S)=52).
\(P(E)=\frac{n(E)}{n(S)}\rightarrow P(E)=\frac{4}{52}\rightarrow P(E)=\frac{1}{13}\)
\(P(E)=\frac{n(E)}{n(S)}\rightarrow P(E)=\frac{1}{52}\)
\(P(E)=\frac{n(E)}{n(S)}\rightarrow P(E)=\frac{13}{52}\rightarrow P(E)=\frac{1}{4} (ou\ seja\ 25\%)\)
Exemplo 8: De um baralho de 52 cartas, são retiradas quatro cartas aleatoriamente, sem reposição. Qual a probabilidade de se obter(em):
Resolução: Como vamos retirar quatro cartas do baralho, temos o caso de uma combinação de 52 elementos tomados 4 a 4 (a ordem das cartas não importa). Assim, o espaço amostral é:
\(C_{52,4}=\frac{52!}{4!(52-4)!}=270725\)
\(P(E)=\frac{n(E)}{n(S)}=\frac{13}{270725}\approx 0,0048\%\)
\(C_{13,4}\) maneiras de se tirar 4 cartas de espadas;
\(C_{13,4}\) maneiras de se tirar 4 cartas de copas;
\(C_{13,4}\) maneiras de se tirar 4 cartas de paus;
\(C_{13,4}\) maneiras de se tirar 4 cartas de ouros.
Assim:
\(C_{13,4}+C_{13,4}+C_{13,4}+C_{13,4}=4\cdot C_{13,4}\)
Existem \(4\cdot C_{13,4}\) maneiras de se tirar 4 cartas de cada naipe. Portanto:
\(P(E)=\frac{4\cdot C_{13,4}}{270725}\)
A probabilidade da união de dois eventos é dada por:
\(P(E_{1}\cup E_{2})=P(E_{1})+P(E_{2})-P(E_{1}\cap E_{2})\)
Sendo que \(P(E_{1})\) é a probabilidade de ocorrência do evento 1, \(P(E_{2})\) é a probabilidade de ocorrência do evento 2 e \(P(E_{1}\cap E_{2})\) é a probabilidade de ocorrência da interseção dos eventos 1 e 2.
Exemplo 9: Dois dados são lançados simultaneamente. Determine a probabilidade de a soma das faces ser 8 ou um número primo.
Resolução: os eventos são
O espaço amostral é n(S)=36, já que como cada dado tem 6 faces, temos 6.6=36 possibilidades. Assim:
Calculando as probabilidades, temos:
\(P(E_{1})=\frac{5}{36} \ e \ P(E_{2})=\frac{15}{36}\)
\(P(E_{1}\cup E_{2})=P(E_{1})+P(E_{2})=\frac{5}{36}+\frac{15}{36}=\frac{20}{36}=\frac{5}{9}\)
Observe que a interseção dos dois eventos é o conjunto vazio!
A probabilidade do evento completar é dada por:
\(P(E_{1}\cup \overline{E})=P(E_{1})+P(\overline{E})\)
Porém, como o evento e seu complementar são mutuamente exclusivos, então:
\(P(E_{1}\cup \overline{E})=1\), assim:
\(P(E_{1})+P(\overline{E})=1\)
Exemplo 10: No lançamento de um dado, a probabilidade de dar o número 3 ou 4 é \(\frac{2}{6}\). Então, a probabilidade do evento complementar (ou seja, não dar 3 ou 4) é 1-\(\frac{2}{6}=\frac{4}{6}\).
No próximo final de semana, um grupo de alunos participará de uma aula de campo. Em dias chuvosos, aulas de campo não podem ser realizadas. A ideia é que essa aula seja no sábado, mas, se estiver chovendo no sábado, a aula será adiada para o domingo. Segundo a meteorologia, a probabilidade de chover no sábado é de 30% e a de chover no domingo é de 25%. A probabilidade de que a aula de campo ocorra no domingo é de: