Introdução à probabilidade- Meyer (Mapa mental)

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É uma coleção de objetos .
Geralmente representado por 
letras maiúsculas A, B etc.
INTRODUÇÃO À 
PROBABILIDADE
PAUL L. MEYER - CAPÍTULO 1
MODELOS MATEMÁTICOS
Modelo determinístico
Formas de representação
INTRODUÇÃO AOS 
CONJUNTOS
EXPERIMENTOS NÃO- 
DETERMINÍSTICOS
NOÇÕES FUNDAMENTAIS 
DE PROBABILIDADE
Se θ for conjunto vazio, 
então P(θ) =0
Estipula que as condições sob 
as quais um experimento 
executado determinem o 
resultado do experimento. 
 
As condições, sob os quais 
determinado fenômeno 
acontece, determinam o valor 
de algumas variáveis 
observáveis.
Entretanto, existem fenômenos 
matemáticos que requerem 
modelos diferentes para sua 
investigação, que denominamos 
não-determinístico ou 
probabilístico.
Ao desejar determinar qual a 
precipitação da chuva resultado de uma 
tempestade em uma localidade. 
Saberemos se a chuva foi forte, média ou 
fraca, mas não quanta chuva de fato irá 
cair. Portanto, trata-se de um modelo 
probabilístico.
A={1,2,3,4}
A é formado por todos os 
números reais entre 0 e 1
 ou A={x |0≤x≤1}
 
Se um conjunto não existe, 
geralmente é representado por 
θ, ou seja, nulo. 
É comum o uso do diagrama de venn
 Ao Jogar um dado e ver o número voltado para cima. 
 
Será possível descrever o conjunto de todos os resultados possíveis, 
ou seja, o espaço amostral.
S¹={1,2,3,4,5,6}
Podendo ele ser finito, infinito numerável e infinito não-numerável. Ou 
ainda, idealizado matematicamente e realizável experimentalmente.
Já um evento, é simplesmente um conjunto de resultados possíveis 
Por exemplo, no evento A, um número par ocorre
A¹= {2,4,6}
Se o espaço amostral for finito ou infinito numerável, todo conjunto é 
considerado um evento.
A frequência relativa se compreende entre 0 e 1, com base no n de 
repetições ➡ ∞, fi tenderá a variar cada vez menos. Se dá pelo ni/total.
Se Aᶜ for conjunto 
complementar de A, então 
P(A) =1-P(Aᶜ)
Se A e B forem 2 eventos 
quaisquer, então
 P(A U B) = P(A) + P(B) – P (A ∩ B)
Se A e B e C forem eventos 
quaisquer, então
 P(A U B U C) = P(A) + P(B) + P(C)– 
P (A ∩ B) - P (A ∩ C) - P (B ∩ C) + 
P (A ∩ B ∩ C) 
Se A ⊂ B forem 2 eventos 
quaisquer, então P(A) ≤ P(B)