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Eventos Independentes Dois eventos A e B são independentes se a ocorrência de um deles não diz nada sobre a ocorrência do outro P(A|B) = P(A) (ou P(B|A) = P(B)) Então se A e B são independentes )()( )()|( AP BP BAPBAP == I )()()( BPAPBAP =∩ Exemplo: Uma sala de aula tem 30 alunos, 20 homens e 10 mulheres. Dois alunos são escolhidos ao acaso. Qual a probabilidade do primeiro ser mulher e o segundo ser homem 1) se as retiradas são realizadas com reposição. 2) se as retiradas são realizadas sem reposição. Para 3 eventos A, B e C quaisquer P(A ∩ B ∩ C)=P(A) x P(B|A) x P(C| (A ∩ B) Independência para 3 eventos Os eventos A, B e C são independentes se e somente se: P(A ∩ B) = P(A) x P(B) P(A ∩ C) = P(A) x P(C) P(B ∩ C) = P(B) x P(C) P(A ∩ B ∩ C) = P(A) x P(B) x P(C) Os resultados acima podem ser generalizados para n eventos Teorema de Bayes Exemplo: Uma empresa produz 3 linhas de produção responsáveis por respectivamente 20%, 30% e 50% dos itens produzidos. A probabilidade de um item apresentar defeito varia com a linha de produção e são iguais a 0,03; 0,05 e 0,08. Se um item produzido pela empresa apresenta defeito, qual a probabilidade dele ter vindo da empresa A? A – item é produzido pela linha de produção 1 B – item é produzido pela linha de produção 2 C – item é produzido pela linha de produção 3 D – item é defeituoso P(A) = 0,20 P(B) = 0,30 P(C)=0,50 P(D | A) = 0,03 P(D | B) = 0,05 P(D | C)=0,08 P(A | D)=? Partição do Espaço Amostral Os eventos A1, A2, ...., Ak formam uma partição do espaço amostral se eles são mutuamente exclusivos e se sua união é igual ao espaço amostral. Ai ∩ Aj = φ para todo para (i,j) com i ≠j A1 U A2 U....U Ak = S Exemplo: Teorema de Bayes: Suponha que os eventos A1, A2, ..., Ak formam uma partição do espaço amostral S e que suas probabilidades sejam conhecidas. Suponha ainda que, para um evento B se conheçam as probabilidades P(B|Aj), para todo i = 1,..., k. Então, para qualquer j k,....,1i, )A(P)A|B(P )A(P)A|B(P)B|A(P k 1i ii jj j ======== ∑∑∑∑ ==== BA C S
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