raciocinio Aula 04

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RACIOCÍNIO LÓGICO PARA MPU 
PROFESSOR: GUILHERME NEVES 
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Aula 4 
1. Probabilidade ................................................................................................................................ 2 
2. Espaço Amostral ........................................................................................................................... 2 
3. Evento ........................................................................................................................................... 3 
4. Probabilidade de Laplace .............................................................................................................. 4 
5. Combinações de eventos ............................................................................................................... 4 
6. Propriedades sobre probabilidades ................................................................................................ 6 
7. Exercícios Resolvidos ................................................................................................................... 8 
8. Probabilidade Condicional .......................................................................................................... 19 
9. Exercícios .................................................................................................................................... 21 
10. Relação das questões comentadas ............................................................................................. 43 
11. Gabaritos ................................................................................................................................... 51 
 
 
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1. Probabilidade 
 
“A teoria do azar consiste em reduzir todos os acontecimentos do mesmo gênero a um 
certo número de casos igualmente possíveis, ou seja, tais que estejamos igualmente 
inseguros sobre sua existência, e em determinar o número de casos favoráveis ao 
acontecimento cuja probabilidade é buscada. A razão deste número para o de todos os 
casos possíveis é a medida desta probabilidade, a qual é portanto uma fração cujo 
numerador é o número de casos favoráveis e cujo denominador é o número de todos os 
casos possíveis”. 
Pierre Simon Laplace, Ensaio filosófico sobre as Probabilidades 
 
A Teoria das Probabilidades é o ramo da Matemática que cria modelos que são utilizados 
para estudar experimentos aleatórios. 
 
Um experimento é dito aleatório quando ele pode ser repetido sob as mesmas condições 
inúmeras vezes e os resultados não podem ser previstos com absoluta certeza. 
 
Embora não possamos afirmar qual é o resultado do experimento aleatório, em geral 
podemos descrever o conjunto que “abriga” todos os resultados possíveis. 
 
Quando é possível fazer uma “previsão” do resultado de um experimento, ele é chamado 
de determinístico. 
 
Experimentos ou fenômenos aleatórios acontecem com bastante frequência em nossas 
vidas. Diariamente ouvimos perguntas do tipo: Choverá próxima semana? Qual a minha 
chance de ganhar na Mega Sena? 
 
Vejamos alguns exemplos de experimentos aleatórios: 
 
i) Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. 
ii) Jogue uma moeda e observe a face de cima. 
 
O que os experimentos acima têm em comum? As seguintes características definem um 
experimento aleatório. 
 
� Cada experimento poderá ser repetido indefinidamente sob condições 
essencialmente inalteradas. 
� Embora não possamos afirmar qual é o resultado do experimento, somos capazes 
de descrever o conjunto de todos os resultados possíveis do experimento. 
 
2. Espaço Amostral 
 
Para cada experimento do tipo que estamos considerando (aleatório), definiremos o 
espaço amostral como o conjunto de todos os resultados possíveis do experimento. 
Denotaremos este conjunto pela letra U. 
 
Vamos considerar os experimentos acima e descrever um espaço amostral para cada um 
deles. 
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i) Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. 
 
Quando jogamos um dado, o resultado pode ser 1,2,3,4,5 ou 6. Portanto: 
 
�� = {1,2,3,4,5,6} 
 
ii) Jogue uma moeda e observe a face de cima. 
 
�
 = {����, �����} 
 
Resumindo: ao efetuar um experimento aleatório, o primeiro passo consiste em descrever 
todos os resultados possíveis, ou seja, explicitar o conjunto de possíveis resultados e 
calcular o número de elementos que pertencem a ele. 
 
Este conjunto é chamado de Espaço Amostral. 
 
3. Evento 
 
 
Chamaremos de evento todo subconjunto do espaço amostral. Voltemos ao 
lançamento do dado. 
 
Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. 
 
�� = {1,2,3,4,5,6} 
 
Por exemplo, o subconjunto 
 
� = {2,3,5} 
 
é o evento que acontece se o número mostrado na face de cima é um número primo. 
 
Vejamos outros eventos relativos a este espaço amostral. 
 
B: ocorrência de número menor que 5. � = {1,2,3,4}. 
C: ocorrência de número menor que 8. � = {1,2,3,4,5,6} = �� 
D: ocorrência de número maior que 8. � = ∅ (conjunto vazio). 
 
Quando o evento é igual ao espaço amostral, dizemos que o evento é certo. 
 
Quando o evento é igual ao conjunto vazio, dizemos que o evento é impossível. 
 
 
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4. Probabilidade de Laplace 
 
Passemos agora à segunda etapa: calcular a probabilidade de um evento. Consideremos 
o caso do evento � = {2,3,5} que vimos anteriormente. Como são 6 resultados possíveis 
no lançamento de um dado e são 3 números primos nas faces, intuitivamente 
percebemos que se repetimos o experimento um grande número de vezes obteremos um 
número primo em aproximadamente a metade das vezes. 
 
O que está por trás do nosso raciocínio intuitivo é o seguinte: 
 
i) Cada um dos elementos que compõem o espaço amostral são igualmente “prováveis”. 
 
ii) O número de elementos do evento (�(�� = 3� é justamente a metade dos elementos do 
espaço amostral (�(��� = 6�. 
 
Estas considerações motivam a definição de probabilidade de um evento A da seguinte 
forma: 
 
�(�� =
�(��
�(��
=
3
6
=
1
2
 
 
Como vimos o texto no início da aula, Laplace referia-se aos elementos do evento como 
os casos favoráveis (ou desejados). Os elementos do espaço amostral são chamados de 
casos possíveis. Desta forma: 
 
������������� =
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
 
 
5. Combinações de eventos 
 
Podemos empregar as várias técnicas de combinar conjuntos (eventos) para formar 
novos conjuntos (eventos). 
 
� União de dois eventos 
 
Considere dois eventos A e B. O evento união é denotado por � ∪ � e ocorre se e 
somente se ao menos um dos eventos ocorrerem. Podemos dizer que � ∪ � ocorre se e 
somente se A ou B (ou ambos) ocorrerem. 
 
� Interseção de dois eventos 
 
Considere dois eventos A e B. O evento interseção é denotado por � ∩ � e ocorre se e 
somente se os dois eventos ocorrerem (A e B ocorrerem). 
 
� Complementar de um evento 
Considere um evento A. O evento complementar de A é denotado por �̅ e ocorre se e 
somente se não ocorre A. 
 
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Vejamos alguns exemplos: 
 
Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. 
 
� = {1,2,3,4,5,6} 
 
Considere os seguintes eventos. 
 
A: ocorrência de um número ímpar. � = {1,3,5}. 
B: ocorrência de um número par: � = {2,4,6}. 
C: ocorrência de um númeromenor ou igual a 3. � = {1,2,3} 
 
Desta forma, temos os seguintes eventos. 
 
� ∪ �: ocorrência de um número ímpar ou número par. 
 
� ∪ � = {1,2,3,4,5,6} 
 
� ∪ �: ocorrência de um número ímpar ou de um número menor ou igual a 3. 
 
� ∪ � = {1,2,3,5} 
 
� ∪ �: ocorrência de um número par ou de um número menor ou igual a 3. 
 
� ∪ � = {1,2,3,4,6} 
 
 
� ∩ �: ocorrência de um número ímpar e par. 
 
� ∩ � = ∅ 
 
O resultado foi o conjunto vazio porque não existe número que seja simultaneamente par 
e ímpar. Neste caso dizemos que os eventos A e B são mutuamente exclusivos. 
 
� ∩ �: ocorrência de um número ímpar e menor ou igual a 3. 
 
� ∩ � = {1,3} 
 
� ∩ �: ocorrência de um número par e menor ou igual a 3. 
 
� ∩ � = {2} 
 
�̅: não ocorrer um número ímpar. 
 
�̅ = {2,4,6} 
 
�-: não ocorrer um número par. 
�- = {1,3,5} 
 
�̅: não ocorrer um número menor ou igual a 3. 
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�̅ = {4,5,6} 
 
6. Propriedades sobre probabilidades 
 
� A probabilidade do evento impossível é 0 e a probabilidade do evento certo é igual 
a 1. 
 
Vamos lembrar: 
 
Quando o evento é igual ao espaço amostral, dizemos que o evento é certo. 
 
Quando o evento é igual ao conjunto vazio, dizemos que o evento é impossível. 
 
Para ilustrar esta propriedade, vamos voltar ao exemplo do dado. 
 
Jogue um dado e observe o número mostrado na face de cima. 
 
� = {1,2,3,4,5,6} 
 
Considere os eventos. 
 
A: ocorrência de número menor que 8. � = {1,2,3,4,5,6} = � 
B: ocorrência de número maior que 8. � = ∅ (conjunto vazio). 
 
Já sabemos que: 
 
������������� =
�ú!���	��	���!��.�$	��	�&��.�
�ú!���	��	���!��.�$	��	�$(�ç�	�!�$.���
 
 
Desta forma, 
 
�(�� =
�(��
�(��
=
6
6
= 1 
 
�(�� =
�(��
�(��
=
0
6
= 0 
 
 
� Se A é um evento qualquer, então 0 ≤ �(�� ≤ 1. 
 
Esta propriedade afirma que qualquer probabilidade é um número maior ou igual a 0 e 
menor ou igual a 1. A probabilidade será igual a 0 se o evento for impossível e a 
probabilidade será igual a 1 se o evento for certo. Se o evento A nem for o evento certo 
nem o evento impossível, então a probabilidade é um número positivo e menor que 1. 
 
� Se A é um evento qualquer, então �(�� + �(�̅� = 1. 
 
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É muito fácil ilustrar esta propriedade. Imagine que alguém te informa que a probabilidade 
de chover amanhã seja de 30%. Você rapidamente conclui que a probabilidade de não 
chover é de 70%. Isto porque a soma das probabilidades de eventos complementares é 
igual a 1. 
 
Lembre-se que o símbolo % significa dividir por 100. Desta forma, podemos dizer que a 
soma das probabilidades de eventos complementares é igual a 1 ou 100%. Já que: 
 
100% =
100
100
= 1 
 
� Probabilidade do evento união 
 
Se A e B forem dois eventos quaisquer, então 
 
�(� ∪ �� = �(�� + �(�� − �(� ∩ �� 
 
Podemos ilustrar esta propriedade utilizando conjuntos. 
 
 
 
O evento interseção é aquele formado pelos elementos comuns entre A e B. 
 
O evento união é o representado abaixo. 
 
 
 
Quando somamos �(�� + �(�� as probabilidades dos eventos contidos em � ∩ � são 
computadas duas vezes (uma por estarem em A e outra vez por estarem em B). Para 
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eliminar esta “dupla contagem”, subtraímos �(� ∩ �� para que nenhum elemento seja 
contado mais de uma vez. 
 
Falei anteriormente que quando a interseção de dois conjuntos é o conjunto vazio eles 
são chamados de mutuamente excludentes. 
 
 
 
Neste caso, quando � ∩ � = ∅, tem-se que �(� ∪ �� = �(�� + �(��. 
 
7. Exercícios Resolvidos 
 
01. (INSS 2009/FUNRIO) João encontrou uma urna com bolas brancas, pretas e 
vermelhas. Ele verificou que a quantidade de bolas pretas é igual à metade da quantidade 
de bolas vermelhas e ao dobro da quantidade de bolas brancas. João, então, colocou 
outras bolas pretas na urna, e a probabilidade de se escolher, ao acaso, uma bola preta 
do referido recipiente tornou-se igual a 0,5. Diante disso, a quantidade de bolas colocadas 
por João na urna é igual a(o) 
A) quantidade de bolas brancas. 
B) dobro da quantidade de bolas brancas. 
C) quantidade de bolas vermelhas. 
D) triplo da quantidade de bolas brancas. 
E) dobro da quantidade de bolas vermelhas. 
 
Resolução 
 
João verificou que a quantidade de bolas pretas é igual à metade da quantidade de bolas 
vermelhas e ao dobro da quantidade de bolas brancas. 
 
Vamos considerar que a urna contém 5 bolas brancas. A quantidade de bolas pretas é o 
dobro da quantidade de bolas brancas. Desta forma, tem-se 25 bolas pretas. Sabemos 
ainda que a quantidade de bolas pretas é a metade da quantidade de bolas vermelhas. 
Concluímos que são 45 bolas vermelhas. 
 
Resumindo: 
 
5 bolas brancas. 
25 bolas pretas. 
45 bolas vermelhas. 
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João colocar mais bolas pretas na urna. Vamos considerar que João acrescentou ( bolas 
pretas na urna. O nosso quadro com a quantidade de bolas ficará assim: 
 
5 bolas brancas. 
25 + ( bolas pretas. 
45 bolas vermelhas. 
 
Total de bolas: 5 + 25 + ( + 45 = 75 + ( 
 
A probabilidade de se escolher, ao acaso, uma bola preta do referido recipiente tornou-se 
igual a 0,5. 
 
������������� = 0,5 
 
������������� =
1
2
 
 
Sabemos que probabilidade é a razão entre o número de casos favoráveis e o número de 
casos possíveis. 
 
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
=
1
2
 
 
Há um total de 25 + ( bolas pretas (número de casos favoráveis) e um total de 75 + ( 
bolas na urna (número de casos possíveis. 
 
25 + (
75 + (
=
1
2
 
 
O produto dos meios é igual ao produto dos extremos. 
 
2 ∙ (25 + (� = 1 ∙ (75 + (� 
 
45 + 2( = 75 + ( 
 
2( − ( = 75 − 45 
 
( = 35 
 
O número de bolas pretas acrescentadas por João é igual a 35. Como o número de bolas 
brancas é igual a 5, então o número de bolas pretas acrescentadas por João é o triplo do 
número de bolas brancas. 
 
Letra D 
 
 
 
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(PRF 2003/CESPE-UnB) Considere que a tabela abaixo mostra o número de vítimas 
fatais em acidentes de trânsito ocorridos em quatro estados brasileiros, de janeiro a junho 
de 2003. 
 
 
A fim de fazer um estudo de causas, a PRF elaborou 1.405 relatórios, um para cada uma 
das vítimas fatais mencionadas na tabela acima, contendo o perfil da vítima e as 
condições em que ocorreu o acidente. Com base nessas informações, julgue os itens que 
se seguem, acerca de um relatório escolhido aleatoriamente entre os citados acima. 
 
02. A probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima de um acidente 
ocorrido no estado do Maranhão é superior a 0,2. 
 
Resolução 
 
Há um total de 1.405 relatórios. Este é o número de casos possíveis. Queremos calcular a 
probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima de um acidente ocorrido no 
estado do Maranhão. 
 
 
De acordo com a tabela, ocorreram 225 + 81 = 306 acidentes no estado do Maranhão. A 
probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima de um acidente 
ocorrido no estado do Maranhão é: 
 
������������� =
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
=
306
1.405
= 0,21… 
 
Portanto, a probabilidade pedida é superior a 0,2 e o item está certo. 
 
03. A chancede que esse relatório corresponda a uma vítima do sexo feminino é 
superior a 23%. 
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Resolução 
 
Há um total de 1.405 relatórios. Este é o número de casos possíveis. Queremos calcular a 
probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima do sexo feminino. 
 
 
De acordo com a tabela fornecida, há um total de 81 + 42 + 142 + 42 = 307 acidentes 
ocorridos com mulheres. A probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima 
do sexo feminino é: 
 
������������� =
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
=
307
1.405
= 0,218… ≅ 22% 
 
A probabilidade pedida é inferior a 23% e o item está errado. 
 
 
04. Considerando que o relatório escolhido corresponda a uma vítima do sexo 
masculino, a probabilidade de que o acidente nele mencionado tenha ocorrido no 
estado do Paraná é superior a 0,5. 
 
Resolução 
 
Neste caso, o número de casos possíveis não é 1.405. O enunciado nos manda 
considerar que o relatório escolhido corresponda a uma vítima do sexo masculino. 
Devemos, portanto, desconsiderar os acidentes com pessoas do sexo feminino. 
 
O nosso espaço amostral (casos possíveis) está representado na tabela abaixo. 
 
 
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Desta forma, o número de casos possíveis será igual a 225 + 153 + 532 + 188 = 1.098. 
 
Queremos calcular a probabilidade de que o acidente mencionado no relatório tenha 
ocorrido no estado do Paraná. Lembre-se que devemos olhar apenas para os acidentes 
ocorridos com vítimas do sexo masculino!! 
 
 
O número de casos desejados (favoráveis) é, portanto, igual a 532. 
 
A probabilidade pedida é igual a: 
532
1.098
= 0,48… 
 
Que é inferior a 0,5. Portanto, o item está errado. 
 
 
05. Considerando que o relatório escolhido corresponda a uma vítima de um 
acidente que não ocorreu no Paraná, a probabilidade de que ela seja do sexo 
masculino e de que o acidente tenha ocorrido no estado do Maranhão é superior a 
0,27. 
 
Resolução 
 
O enunciado nos manda considerar que o relatório escolhido corresponda a uma vítima 
de um acidente que não ocorreu no Paraná. Desta forma, o nosso espaço amostral 
será reduzido. 
 
Eis o nosso espaço amostral: 
 
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O total de elementos do nosso espaço amostral (casos possíveis) é igual a =. >?@ −
@AB − =>B = CA=. 
Estamos interessados em calcular a probabilidade de o acidente ser com uma vítima do 
sexo masculino no estado do Maranhão. Eis o nosso evento (em verde). 
 
 
A probabilidade pedida é igual a: 
 
225
731
= 0,3… 
 
A probabilidade calcular é superior a 0,27 e o item está certo. 
 
06. A chance de que o relatório escolhido corresponda a uma vítima do sexo 
feminino ou a um acidente ocorrido em um dos estados da região Sul do Brasil 
listados na tabela é inferior a 70%. 
 
Resolução 
 
Voltamos a considerar o nosso espaço amostral com 1.405 relatórios. 
 
Queremos calcular a probabilidade de que o relatório escolhido corresponda a uma vítima 
do sexo feminino ou a um acidente ocorrido em um dos estados da região Sul do Brasil 
listados na tabela. 
 
Vamos selecionar as vítimas do sexo feminino. 
 
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Vamos agora selecionar as vítimas da região Sul. 
 
 
Queremos calcular a probabilidade do evento união (ou). Há um total de 532 + 188 + 42 +
142 + 42 + 81 = 1.027 casos desejados. 
 
A probabilidade pedida é igual a: 
 
1.027
1.405
 
Poderíamos ter utilizado a fórmula da probabilidade do evento união. 
 
�(DE� ∪ 	%�!������ = �(DE�� + �(%�!������ − �(DE� ∩ %�!������ 
 
Onde: 
 
�(DE�� =
532 + 188 + 142 + 42
1.405
=
904
1.405
 
 
�(%�!������ =
307
1.405
			(�$.�	(������������	%��	��$��&���	��	FE�$.ã�	3�. 
 
�(DE� ∩ %�!������ =
142 + 42
1.405
=
184
1.405
 
 
Desta forma: 
 
�(DE� ∪ 	%�!������ =
904
1.405
+
307
1.405
−
184
1.405
=
1.027
1.405
 
 
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A fórmula não foi útil na questão, por haver cálculos em demasia. 
 
Bom, a probabilidade é pedida é: 
 
1.027
1.405
= 0,73… ≅ 73% 
 
Portanto, o item está errado. 
 
07. (SEFAZ-SP 2009/ESAF) Considere que numa cidade 40% da população adulta é 
fumante, 40% dos adultos fumantes são mulheres e 60% dos adultos não-fumantes são 
mulheres. Qual a probabilidade de uma pessoa adulta da cidade escolhida ao acaso ser 
mulher? 
a) 44% 
b) 52% 
c) 50% 
d) 48% 
e) 56% 
 
Resolução 
Para facilitar a resolução do exercício, vamos supor que a cidade tenha 100 adultos. 
 
 Fumantes Não-fumantes Total 
Homem 
Mulher 
Total 100 
O enunciado nos diz que 40% dos adultos são fumantes. 
40%	��	100 =
40
100
× 100 = 40 
Logo, temos 40 fumantes. 
 
 Fumantes Não-fumantes Total 
Homem 
Mulher 
Total 40 100 
40% dos fumantes são mulheres. 
40%	��	40 =
40
100
× 40 = 16 
São 16 mulheres fumantes. 
 
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 Fumantes Não-fumantes Total 
Homem 
Mulher 16 
Total 40 100 
Se, das 100 pessoas, 40 são fumantes, então há 60 não-fumantes. 
 
 Fumantes Não-fumantes Total 
Homem 
Mulher 16 
Total 40 60 100 
O enunciado informa que 60% dos não-fumantes são mulheres. 
60%	��	60 =
60
100
× 60 = 36	!E�ℎ���$	�ã� − %E!��.�$ 
 
 Fumantes Não-fumantes Total 
Homem 
Mulher 16 36 
Total 40 60 100 
Ao todo, temos 52 mulheres. 
 
 Fumantes Não-
fumantes 
Total 
Homem 
Mulher 16 36 52 
Total 40 60 100 
Como estamos considerando que a cidade possui 100 adultos, então o número de casos 
possíveis é igual a 100. Queremos calcular a probabilidade de a pessoa escolhida ser 
uma mulher. Como há 52 mulheres, então o número de casos desejados é igual a 52. 
 
������������� =
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
=
52
100
= 52% 
 
Letra B 
 
(SEBRAE-BA 2008/CESPE-UnB) Na eleição para prefeito de uma cidade de 10.000 
eleitores legalmente aptos a votar, concorrem os candidatos A e B. Uma pesquisa de 
opinião revela que 1.500 eleitores não votariam em nenhum desses candidatos. A 
pesquisa mostrou ainda que o número de eleitores indecisos — isto é, que, apesar de não 
terem ainda decidido, votarão em algum dos dois candidatos —, que votariam apenas no 
candidato A ou que votariam apenas no candidato B são números diretamente 
proporcionais a 2, 3 e 5. Nessa situação, com base nessa pesquisa, escolhendo-se ao 
acaso um desses eleitores, é correto afirmar que a probabilidade dele 
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08. votar em algum dos candidatos é superior a 80% 
 
09. ser um eleitor indeciso é inferior a 15%. 
 
10. já estar decidido em qual dos candidatos vai votar é superior a 65% e inferior a 
70%. 
 
Resolução 
 
Vamos analisar o enunciado e, em seguida, avaliar cada um dos itens. 
 
Há um total de 10.000 eleitores. Como 1.500 eleitores não votariam nos candidatos A e B, 
então os dois candidatos juntos computarão um total de 10.000 − 1.500 = 8.500 votos. 
 
A quantidade de candidatos indecisos, dos que votarão em A e dos que votarão em B sãodiretamente proporcionais a 2, 3 e 5. 
 
Se a constante de proporcionalidade for igual a J, então: 
 
2J pessoas estão indecisas. 
3J pessoas votarão em A. 
5J pessoas votarão em B. 
 
Somando estas quantidades temos 8.500 pessoas. 
 
2J + 3J + 5J = 8.500 
 
10J = 8.500 
 
J = 850 
 
Desta forma: 
 
2J = 2 ∙ 850 = 1.700 pessoas estão indecisas. 
3J = 3 ∙ 850 = 2.550 pessoas votarão em A. 
5J = 5 ∙ 850 = 4.250 pessoas votarão em B. 
 
É correto afirmar que a probabilidade dele 
 
08. votar em algum dos candidatos é superior a 80% 
 
Sabemos que 8.500 pessoas votarão nos candidatos A e B. Temos 8.500 casos 
favoráveis e 10.000 casos possíveis. A probabilidade pedida é igual a 
 
8.500
10.000 = 0,85 = 85% 
 
O item está certo. 
 
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09. ser um eleitor indeciso é inferior a 15%. 
Sabemos que 1.700 pessoas estão indecisas. Como há um total de 10.000 eleitores, a 
probabilidade pedida é igual a: 
 
1.700
10.000 = 0,17 = 17% 
 
O item está errado. 
 
10. já estar decidido em qual dos candidatos vai votar é superior a 65% e inferior a 
70%. 
Sabemos que 2.550 pessoas votarão em A e 4.250 pessoas votarão em B. O total de 
decididos é igual a 2.550 + 4.250 = 6.800. A probabilidade pedida é igual a 
6.800
10.000 = 0,68 = 68% 
O item está certo. 
 
11. (MPOG 2010/ESAF) Em uma pequena localidade, os amigos Arnor, Bruce, Carlão, 
Denílson e Eleonora são moradores de um bairro muito antigo que está comemorando 
100 anos de existência. Dona Matilde, uma antiga moradora, ficou encarregada de formar 
uma comissão que será a responsável pela decoração da festa. Para tanto, Dona Matilde 
selecionou, ao acaso, três pessoas entre os amigos Arnor, Bruce, Carlão, Denílson e 
Eleonora. Sabendo-se que Denílson não pertence à comissão formada, então a 
probabilidade de Carlão pertencer à comissão é, em termos percentuais, igual a: 
a) 30 % 
b) 80 % 
c) 62 % 
d) 25 % 
e) 75 % 
 
Resolução 
Vamos listar todas as comissões, excluindo Denílson: 
- Arnor, Bruce, Carlão 
- Arnor, Bruce, Eleonora 
- Arnor, Carlão, Eleonora 
- Bruce, Carlão, Eleonora 
São 4 comissões possíveis. Em três delas nós temos a participação de Carlão. 
São 3 casos favoráveis em 4 possíveis. 
Logo: %75
4
3
==P 
Letra E 
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8. Probabilidade Condicional 
 
Imagine a seguinte situação: você está sentado em um teatro assistindo a uma peça. Há 
400 homens e 600 mulheres no teatro. De repente, é anunciado que será sorteado um 
carro entre os espectadores. Desta forma, como há 1.000 pessoas na platéia, então a 
probabilidade de um homem ser sorteado é igual a 
 
400
1.000 = 0,4 = 40% 
 
e a probabilidade de uma mulher ser sorteada é igual a 
 
600
1.000 = 0,6 = 60% 
 
Se eu, Guilherme, estivesse sentado neste teatro, a minha chance de ganhar este carro 
seria de 
 
1
1.000 = 0,001 = 0,1% 
 
Estas são as probabilidades a priori, quer dizer, antes que o experimento se realize. 
Suponhamos que o apresentador do sorteio realize o experimento e resolve fazer um tipo 
de suspense. Ele então informa que a pessoa sorteada é um homem. Ocorre uma 
frustração geral entre as mulheres. Por quê? Porque a chance de alguma mulher vencer 
agora é igual a 0. Esta é uma probabilidade a posteriori, isto é, depois de realizado o 
experimento. 
 
Por outro lado, os ânimos dos homens se exaltam. Suas chances aumentaram!! 
 
Ora, não temos mais 1.000 concorrentes, e sim 400. Os casos possíveis agora totalizam 
400 pessoas. A minha chance que antes era de 0,1%, agora será de: 
 
1
400 = 0,0025 = 0,25% 
 
A minha chance de ganhar o carro aumentou! Observe que o espaço amostral foi 
“reduzido”. Isto já foi trabalhado um pouco nas questões 05 e 06. 
 
Vejamos outro exemplo. 
 
Consideremos o experimento que consiste em jogar um dado não-viciado. Sejam o 
espaço amostral � = {1,2,3,4,5,6} e os eventos � = {2,4,6} e 
� = {1,2,5}. 
 
Temos que a probabilidade de ocorrer o evento B é igual a: 
 
���� = �������� =
3
6 =
1
2 
 
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Esta é a probabilidade de B a priori, quer dizer, antes que o experimento se realize. 
 
Suponhamos que, uma vez realizado o experimento, alguém nos informe que o resultado 
do mesmo é um número par, isto é, que o evento A ocorreu. A nossa opinião sobre a 
ocorrência do evento B se modifica com esta informação, já que, então, somente poderá 
ter ocorrido B se o resultado do experimento tiver sido o número 2. 
 
Esta opinião é quantificada com a introdução de uma “probabilidade a posteriori” ou, como 
vamos chamá-la doravante, probabilidade condicional de B dado A, definida por. 
 
���|�� = ��� ∩ ������ =
1
3 
Vamos ilustrar esta situação com um diagrama. 
 
 
 
Sabemos que ocorreu um número par. O nosso espaço amostral (casos possíveis) deixa 
de ser U e passa a ser A. 
 
#�$�$	(�$$í&��$ = � 
 
Vamos representar o espaço amostral com a cor vermelha. 
 
 
O número de casos possíveis agora é igual a 3. 
 
�������������	��	�#�����	�	$������	FE�	�	�#����E = #�$�$	��$�L���$#�$�$	(�$$í&��$ 
 
�������������	��	�#�����	�	$������	FE�	�	�#����E = #�$�$	��$�L���$���� 
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Para calcular a probabilidade de ocorrer o evento B, devemos nos restringir aos 
elementos comuns de A e B. Portanto, os casos desejados são os elementos da 
interseção entre A e B. 
 
�������������	��	�#�����	�	$������	FE�	�	�#����E = ��� ∩ ������ 
 
Finalmente, a expressão “probabilidade de ocorrer B sabendo que A ocorreu” é expressa 
assim: 
 
���|�� 
 
Chegamos à fórmula: 
 
���|�� = ��� ∩ ������ 
 
A noção geral é a seguinte: 
 
���|�� = ��� ∩ ������ 
 
Que pode ser expressa da seguinte forma: 
 
��� ∩ �� = ���� ∙ ���|�� 
 
Esta fórmula é chamada de Teorema da Multiplicação e pode ser lida assim: 
 
A probabilidade de ocorrerem os eventos A e B é igual a probabilidade de A vezes a 
probabilidade de B depois que A ocorreu. 
 
Se a ocorrência do evento A não influir no cálculo da probabilidade do evento B, os 
eventos são ditos independentes e neste caso, tem-se 
 
��� ∩ �� = ���� ∙ ���� 
 
Vamos resolver alguns exercícios para por a teoria em prática. 
 
9. Exercícios 
 
12. (IJSN 2010/CESPE-UNB) A probabilidade de se obter um número menor que 5 no 
lançamento de um dado, sabendo que o dado não é defeituoso e que o resultado é um 
número ímpar, é igual a 2/3. 
 
Resolução 
 
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CUIDADO!!! O problema nos informou que o resultado é um número ímpar. Devemos 
descartar os números pares. 
 
Casos possíveis: 1, 2, 3, 4, 5, 6 
 
Nosso novo espaço amostral (casos possíveis) é {1, 3, 5}. 
 
Queremos calcular a probabilidade de se obter um número menor que 5. Há 2 casos 
desejados. 
 
Portanto, a probabilidade pedida é igual a 
� = 23 
O item está certo. 
 
(Paraná Previdência 2002/CESPE/UnB) Texto IV 
Uma empresa adotou uma política de contratação de deficientes físicos. Para avaliar se 
as deficiências afetam o desempenho desses empregados no trabalho, foi gerado o 
seguinte quadro, a partir de uma avaliação dos 400 empregados dessa empresa. 
 
Desempenho Tipo de deficiência Total 
Surdez Cegueira Outras Sem 
deficiência 
Bom 35 40 2 123 200 
Regular 5 20 18 157 200 
Total 40 60 20 280 400 
Comrelação aos dados do texto IV, julgue os seguintes itens. 
13. Se um empregado for escolhido ao acaso, a probabilidade de ele ser considerado 
como tendo bom desempenho será igual a 0,50. 
14. Se um empregado for escolhido ao acaso entre os empregados considerados como 
tendo bom desempenho, a probabilidade de ele ser cego será de 0,20. 
15. Considere A o evento “o empregado é surdo” e B o evento “o empregado tem 
desempenho regular”. Se um empregado for escolhido ao acaso entre os 400 avaliados, a 
probabilidade de ele ser surdo e ter sido avaliado como tendo desempenho regular, P(A ∩ 
B), será igual a P(A) × P(B) = 0,05. 
16. Considere C o evento “o empregado é cego” e B o evento “o empregado tem 
desempenho regular”. Se um empregado for escolhido ao acaso, a probabilidade 
condicional será 1,0
)(
)(
)|( =
∩
=
BP
CBP
CBP . 
17. Considere B o evento “o empregado tem desempenho regular” e D o evento “o 
empregado tem desempenho bom”. Os eventos B e D são independentes, pois 
0)( =∩ DBP . 
 
Resolução 
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13. O objetivo é calcular a probabilidade de um empregado, escolhido ao acaso, ter bom 
desempenho. 
Há um total de 400 funcionários com a mesma probabilidade de serem escolhidos. 
Como estamos interessados em um dos 200 empregados que têm bom desempenho, 
então são 200 casos favoráveis. 
������������� = #�$�$	%�&��á&��$#�$�$	(�$$í&��$ =
200
400 = 0,5 
O item está certo. 
 
14. 
Estamos considerando apenas os empregados com bom desempenho (este é o nosso 
espaço amostral). Dessa forma, o número de casos possíveis é igual a 200. 
Destes 200 empregados com bom desempenho, 40 são cegos. Assim sendo, o número 
de casos favoráveis é igual a 40. 
������������� = #�$�$	%�&��á&��$#�$�$	(�$$í&��$ =
40
200 = 0,2 
 
O item está certo. 
 
15. 
O objetivo é calcular a probabilidade da intersecção de dois eventos. O empregado 
simultaneamente deve ser surdo e ter desempenho regular. De acordo com a tabela, há 5 
funcionários surdos e com desempenho regular. 
������������� = #�$�$	%�&��á&��$#�$�$	(�$$í&��$ =
5
400 = 0,0125 
. 
O item está errado. 
 
16. 
Queremos a probabilidade de o evento B acontecer dado que ocorreu o evento C ocorreu. 
Trata-se de cálculo de probabilidade condicional. 
Vejamos: ���|�� é lido como “probabilidade de ocorrer B sabendo que C ocorreu. Se C 
ocorreu, então o nosso espaço amostral é C e não B. O denominador deveria ser ����. A 
fórmula dada no enunciado está errada!! O correto seria: 
���|�� = ��� ∩ ������ 
 
Primeiro calculamos a probabilidade de os eventos B e C ocorrerem simultaneamente. 
Cegos com desempenho regular são apenas 20. 
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Portanto: 
��� ∩ �� = 20400 = 0,05 
A probabilidade de um cego ser escolhido é: 
���� = 60400 = 0,15 
Portanto, a probabilidade de ser escolhido um empregado com desempenho regular, dado 
que foi escolhido um cego, é de: 
���|�� = ��� ∩ ������ =
0,05
0,15 =
5
15 =
1
3 
 
Item errado. 
 
17. 
Não há funcionário que tenha, ao mesmo tempo, um desempenho bom e um 
desempenho regular. Portanto: 
0)( =∩ DBP 
A probabilidade de um funcionário escolhido aleatoriamente ter um desempenho regular 
é: 
5,0
400
200
)( ==BP 
A probabilidade de um funcionário escolhido aleatoriamente ter um desempenho bom é: 
5,0
400
200
)( ==DP 
Concluímos que: 
)()()( DPBPDBP ⋅≠∩ 
Portanto, os dois eventos não são independentes. Item errado. 
Note que o CESPE tentou confundir EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUDENTES com 
EVENTOS INDEPENDENTES. 
Eventos mutuamente excludentes são aqueles cuja interseção é o conjunto vazio. 
 
Se a ocorrência do evento A não influir no cálculo da probabilidade do evento B, os 
eventos são ditos independentes e neste caso, tem-se 
 
��� ∩ �� = ���� ∙ ���� 
 
 
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18. (CGU 2008/ESAF) A e B são eventos independentes se: 
a) )()()( BPAPBAP +=∩ 
b) )()()( BPAPBAP ÷=∩ 
c) )()()( BPAPBAP −=∩ 
d) )()()( ABPAPBAP +=∩ 
e) )()()( BPAPBAP ×=∩ 
 
Resolução 
Aplicação direta da fórmula vista. 
Letra E 
19. (STN 2008/ESAF) Dois eventos A e B são ditos eventos independentes se e somente 
se: 
a) a probabilidade de ocorrência conjunta de A e B for nula 
b) a ocorrência de B alterar a probabilidade de ocorrência de A. 
c) a ocorrência de A alterar a probabilidade de ocorrência de B. 
d) a ocorrência de B não alterar a probabilidade de ocorrência de A. 
e) a probabilidade de ocorrência conjunta de A e B for igual a 1. 
 
Resolução 
Aplicação direta dos conceitos vistos acima. 
Letra D 
 
20. (Administrador FUNAI 2009/FUNRIO) O vírus X aparece nas formas X1 e X2. Se um 
indivíduo tem esse vírus, a probabilidade de ser na forma X1 é 3/5. Se o indivíduo tem o vírus 
na forma X1, a probabilidade desse indivíduo sobreviver é 2/3; mas, se o indivíduo tem o vírus 
na forma X2, a probabilidade dele sobreviver é 5/6. Nessas condições, a probabilidade do 
indivíduo portador do vírus X sobreviver é 
 
a) 11/15 
b) 2/3 
c) 3/5 
d) 7/15 
e) 1/3 
 
Resolução 
 
Se o indivíduo tem o vírus X, a probabilidade de ser na forma X1 é 3/5. 
 
��M�� = 35 
 
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Como o vírus só aparece nas formas X1 e X2, então a probabilidade de aparecer na forma X2 
é: 
 
��M
� = 25 
 
Isto porque a soma das probabilidades deve ser igual a 1. 
 
Se o indivíduo tem o vírus na forma X1, a probabilidade desse indivíduo sobreviver é 2/3; mas, 
se o indivíduo tem o vírus na forma X2, a probabilidade dele sobreviver é 5/6. 
 
Queremos calcular a probabilidade de um portador do vírus X sobreviver. 
 
Há dois casos a considerar. Os portadores na forma X1 e os portadores na forma X2. 
	 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
� = 35 ∙
2
3 +
2
5 ∙
5
6 =
6
15 +
10
30 =
12 + 10
30 =
22
30 =
11
15 
 
Letra A 
 
21. (TCE-ES 2004/CESPE-UnB) Considere que dois controladores de recursos públicos 
de um tribunal de contas estadual serão escolhidos para auditar as contas de 
determinada empresa estatal e que, devido às suas qualificações técnicas, a 
probabilidade de José ser escolhido para essa tarefa seja de 3/8, enquanto a 
probabilidade de Carlos ser escolhido seja de 5/8. Em face dessas considerações, julgue 
os itens subseqüentes. 
1. Considere que, na certeza de que Carlos tenha sido escolhido, a probabilidade de José 
ser escolhido é 1/5. Nessas condições, a probabilidade de José e Carlos serem ambos 
escolhidos é menor que 1/4 . 
 
Resolução. 
Probabilidade de ser portador do 
vírus na forma X1 
��M�	�	$����&�&��, �E	M
	�	$����&�&��� = 35 ∙
2
3 +
2
5 ∙
5
6 
Probabilidade de sobreviver com 
o vírus na forma X1 
Probabilidade de ser portador do 
vírus na forma X2 
Probabilidade de sobreviver com 
o vírus na forma X2 
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Temos os seguintes dados: 
��N�$é� = 38 
�������$� = 58 
��N�$é P�����$� = 15 
E queremos calcular: 
?)( =∩CarlosJoseP 
 
Aplicando a fórmula da probabilidade da intersecção, temos: 
)()()( CarlosJosePCarlosPCarlosJoseP ⋅=∩ 
8
1
5
1
8
5
)( =×=∩CarlosJoseP 
O item está certo. 
 
22. (Petrobras 2005/CESGRANRIO) Os eventosA e B são independentes e suas 
probabilidades são P(A) = 0,5 e P (B) = 0,4. Quanto vale P(A∪B)? 
(A) 0,5 
(B) 0,6 
(C) 0,7 
(D) 0,8 
(E) 0,9 
 
Resolução. 
Vimos anteriormente que quando dois eventos são independentes: 
��� ∩ �� = ���� ∙ ���� = 0,5 ∙ 0,4 = 0,2 
Aplicando a fórmula da união... 
��� ∪ �� = ���� + ���� − ��� ∩ �� 
��� ∪ �� = 0,5 + 0,4 − 0,2 = 0,7 
Letra C 
 
23. (CGU 2008/ESAF) Quando Paulo vai ao futebol, a probabilidade de ele encontrar 
Ricardo é 0,4; a probabilidade de ele encontrar Fernando é igual a 0,10; a probabilidade 
de ele encontrar ambos, Ricardo e Fernando, é igual a 0,05. Assim, a probabilidade de 
Paulo encontrar Ricardo ou Fernando é igual a: 
a) 0,04 
b) 0,40 
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c) 0,50 
d) 0,45 
e) 0,95 
 
Resolução 
Seja R o evento que ocorre quando, escolhendo-se ao acaso um dia em que Paulo vai ao 
futebol, ele encontra Ricardo. Seja F o evento que ocorre quando Paulo encontra 
Fernando. 
Temos: 
4,0)( =RP 
1,0)( =FP 
05,0)( =∩ FRP 
Queremos calcular a probabilidade da união: ��Q ∪ R� 
 
Basta aplicar a fórmula diretamente: 
��� ∪ �� = ���� + ���� − ��� ∩ �� 
��� ∪ �� = 0,4 + 0,1 − 0,05 = 0,45 
 
Letra D 
 
24. (Ministério da Fazenda 2009/ESAF) Ao se jogar um determinado dado viciado, a 
probabilidade de sair o número 6 é de 20%, enquanto as probabilidades de sair qualquer 
outro número são iguais entre si. Ao se jogar este dado duas vezes, qual o valor mais 
próximo da probabilidade de um número par sair duas vezes? 
a) 20% 
b) 27% 
c) 25% 
d) 23% 
e) 50% 
 
Resolução. 
A probabilidade de sair 6 é 20% 
��6� = 20% = 0,2 
Sobram 80%. Para calcular a probabilidade de sair cada um dos números restantes, 
devemos dividir os 80% por 5. 
16,0%16
5
%80
== 
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Queremos calcular a probabilidade de, em um dado lançamento, sair par. 
��(��� = ��2	�E	4	�E	6� 
Os eventos “sair 2”, “sair 4” e “sair 6” são mutuamente excludentes. A probabilidade da 
união é a soma das probabilidades. 
��(��� = ��2� + ��4� + ��6� = 0,16 + 0,16 + 0,2 = 0,52 
Queremos que dois números pares ocorram em dois lançamentos. 
Seja A o evento que ocorre quando, no primeiro lançamento, o resultado é par. 
Seja B o evento que ocorre quando, no segundo lançamento, o resultado é par. 
Para que tenhamos dois números pares, A e B devem ocorrer. 
?)( =∩ BAP 
Ora, o resultado do primeiro lançamento não interfere no resultado do segundo 
lançamento, portanto os eventos são independentes. 
Como os dois eventos são independentes, a probabilidade da intersecção é o produto das 
probabilidades. 
��� ∩ �� = ���� ∙ ���� = 0,52 ∙ 0,52 = 0,2704 = 27,04% 
Letra B 
 
25. (IJSN 2010/CESPE-UNB) Considere que de uma urna contendo 2 bolas azuis e 6 
bolas brancas retira-se ao acaso uma bola, anota-se sua cor e repõe-se a bola na urna. 
Em seguida retira-se novamente uma bola da urna e anota-se sua cor. Nessas condições, 
a probabilidade das duas bolas retiradas serem azuis é 1/4. 
 
Resolução 
 
Como a primeira bola retirada é colocada de volta na urna, então os eventos são 
independentes (a cor da bola retirada na primeira vez não vai influenciar na cor da bola 
retirada na segunda vez). 
 
Neste caso, 
 
��1ª	�TE�	�	2ª	�TE�� = ���TE�� × ���TE�� = 28 ×
2
8 =
4
64 =
1
16 
 
O item está errado. 
 
26. (SUSEP 2010/ESAF) Uma urna contém bolas vermelhas, azuis, amarelas e pretas. O 
número de bolas pretas é duas vezes o número de bolas azuis, o número de bolas 
amarelas é cinco vezes o número de bolas vermelhas, e o número de bolas azuis é duas 
vezes o número de bolas amarelas. Se as bolas diferem apenas na cor, ao se retirar ao 
acaso três bolas da urna, com reposição, qual a probabilidade de exatamente duas bolas 
serem pretas? 
a) 100/729. 
b) 100/243. 
c) 10/27. 
d) 115/243. 
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e) 25/81. 
 
Resolução 
 
Suponha que temos apenas uma bola vermelha. 
 
O número de bolas amarelas é cinco vezes o número de bolas vermelhas, logo temos 5 
bolas amarelas. 
 
O número de bolas azuis é duas vezes o número de bolas amarelas, logo temos 10 bolas 
azuis. 
 
O número de bolas pretas é duas vezes o número de bolas azuis, logo temos 20 bolas 
pretas. 
 
Total de bolas: 1 + 5 + 10 + 20 = 36 bolas. 
 
20 bolas pretas e 16 não-pretas. 
 
 
Ao se retirar ao acaso três bolas da urna, com reposição, qual a probabilidade de 
exatamente duas bolas serem pretas? 
Temos as seguintes possibilidades: 
- não preta, preta, preta. 
- preta, não preta, preta 
- preta, preta, não preta 
 
Seja X uma bola de cor não-preta. 
 
��XPP, PXP, PPX� = 3 ∙ 16
36
∙
20
36
∙
20
36
=
100
243
 
 
Letra B 
 
27. (Administrador DNOCS 2010/FCC) Em uma loja, as unidades vendidas por dia de um 
determinado eletrodoméstico apresentam a seguinte distribuição de probabilidades de 
ocorrência de venda: 
 
A probabilidade de que em um determinado dia tenham sido vendidas mais que uma 
unidade do eletrodoméstico é igual a 
(A) 87,5%. 
(B) 80,0%. 
(C) 75,0%. 
(D) 60,0%. 
(E) 50,0%. 
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Resolução 
 
O somatório de todas as probabilidades deve ser igual a 1. Desta forma: 
� + � + 3� + 2� + � = 1 
8� = 1 
� =
1
8
 
A probabilidade de que em um determinado dia tenham sido vendidas mais que uma 
unidade do eletrodoméstico é igual a 
 
3� + 2� + � = 6� = 6 ∙
1
8
=
6
8
=
3
4
= 0,75 = 75% 
Letra C 
 
28. (Analista ANEEL 2006/ESAF) Ana tem o estranho costume de somente usar blusas 
brancas ou pretas. Por ocasião de seu aniversário, Ana ganhou de sua mãe quatro blusas 
pretas e cinco brancas. Na mesma ocasião, o pai de Ana a presenteou com quatro blusas 
pretas e duas brancas. Vítor, namorado de Ana, a presenteou com duas blusas brancas e 
três pretas. Ana guardou todas essas blusas - e apenas essas - em uma mesma gaveta. 
Uma tarde, arrumando-se para ir ao parque com Vítor, Ana retira, ao acaso, uma blusa 
dessa gaveta. A probabilidade de a blusa retirada por Ana ser uma das blusas pretas que 
ganhou de sua mãe ou uma das blusas brancas que ganhou de seu pai é igual a: 
a) 4/5 
b) 7/10 
c) 3/5 
d) 3/10 
e) 2/3 
 
Resolução 
 
Vamos resumir os dados do problema. 
 
Mãe � 4 blusas pretas e 5 brancas. 
Pai � 4 blusas pretas e 2 blusas brancas. 
Namorado � 2 blusas brancas e 3 blusas pretas. 
 
Na gaveta de Ana há, portanto, 20 blusas. 
 
Como queremos calcular a probabilidade de a blusa retirada por Ana ser uma das blusas 
pretas que ganhou de sua mãe ou uma das blusas brancas que ganhou de seu pai, então 
o número de casos desejados é igual a 6. 
�(�) =
6
20
=
3
10
 
Letra D 
 
29. (Técnico – MPU 2004/ESAF) Maria ganhou de João nove pulseiras, quatro delas de 
prata e cinco delas de ouro. Maria ganhou de Pedro onze pulseiras, oito delas de prata e 
três delas de ouro. Maria guarda todas essas pulseiras – e apenas essas – em sua 
pequena caixa de jóias. Uma noite, arrumando-se apressadamente para ir ao cinema com 
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João, Maria retira, ao acaso, uma pulseira de sua pequena caixa de jóias. Ela vê, então, 
que retirou uma pulseira de prata. Levando em conta tais informações, a probabilidade de 
que a pulseira de prata que Maria retirou seja uma das pulseirasque ganhou de João é 
igual a 
a) 1/3 
b) 1/5. 
c) 9/20. 
d) 4/5. 
e) 3/5. 
 
Resolução 
 
Pulseiras de João � 4 de prata e 5 de ouro. 
Pulseiras de Pedro � 8 de prata e 3 de ouro. 
 
Maria retirou uma pulseira de prata. Ela tem 12 pulseiras de prata (casos possíveis). 
Queremos saber a probabilidade de essa pulseira ser uma das que ganhou de João. Ela 
ganhou 4 pulseiras de prata de João (casos desejados) Assim, a probabilidade pedida é 
�(�) =
4
12
=
1
3
 
Letra A 
 
30. (TCE-RN 2000/ESAF) A probabilidade de um gato estar vivo daqui a 5 anos é 3/5. A 
probabilidade de um cão estar vivo daqui a 5 anos é 4/5. Considerando os eventos 
independentes, a probabilidade de somente o cão estar vivo daqui a 5 anos é de: 
a) 2/25 
b) 8/25 
c) 2/5 
d) 3/25 
e) 4/5 
Resolução 
 
Se os eventos são independentes, a probabilidade de os dois eventos acontecerem 
simultaneamente é igual ao produto das probabilidades. 
 
Lembre-se que �(�) + �(�̅) = 1, onde �̅ é o evento complementar do evento �. 
Por exemplo, se a probabilidade de chover é 40% = 0,4, então a probabilidade de não 
chover é 60% = 0,6, pois 0,4+0,6 =1. 
Calcular a probabilidade de somente o cão estar vivo é o mesmo que calcular a 
probabilidade de o cão estar vivo e o gato estar morto (coitado!). 
Se a probabilidade de o gato estar vivo daqui a 5 anos é igual a 3/5, então a probabilidade 
de ele não estar vivo é igual a 2/5. 
Assim, 
�(�ã�	�$.��	&�&�	�	�	W�.�	�$.��	!��.�) =
4
5
∙
2
5
=
8
25
. 
Letra B 
 
31. (SEE-RJ 2010/CEPERJ) Uma urna contém duas bolas brancas e três bolas pretas, 
todas de mesmo tamanho e peso. Sacando ao acaso duas bolas da urna, a probabilidade 
de que sejam da mesma cor é de: 
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a) 20% 
b) 30% 
c) 40% 
d) 50% 
e) 60% 
Resolução 
 
São 5 bolas das quais 2 são brancas e 3 são pretas. 
Queremos calcular a probabilidade de sacar ao acaso duas bolas e as duas serem 
brancas ou as duas serem pretas. 
�(��	�E	��) 
 
A probabilidade de a primeira bola ser branca é igual a 2/5 (pois são 2 bolas brancas num 
total de 5 bolas). A probabilidade de a segunda ser branca é igual a 1/4 (pois agora há 
apenas uma branca e 4 bolas no total). 
A probabilidade de a primeira bola ser preta é igual a 3/5 (pois são 3 bolas pretas num 
total de 5 bolas). A probabilidade de a segunda ser preta é igual a 2/4 (pois agora há 2 
bolas pretas e 4 bolas no total). 
 
�(��	�E	��) =
2
5
∙
1
4
+
3
5
∙
2
4
=
2
20
+
6
20
=
8
20
= 0,4 = 40% 
 
Letra C 
 
32. (UNIPAMPA 2009/CESPE-UnB) Considerando duas moedas viciadas A e B, de modo 
que, jogando a moeda A, a probabilidade de dar cara é 0,7, e a moeda B tem 
probabilidade 0,5 de dar coroa, então a probabilidade de se obterem duas coroas ao se 
jogarem as moedas A e B simultaneamente é igual a 0,2. 
 
Resolução 
 
Vejamos a moeda A. Se a probabilidade de dar cara é 0,7, então a probabilidade de dar 
coroa deve ser 0,3, pois a soma das probabilidades deve ser igual a 1. 
 
O resultado de uma moeda não interfere no resultado da outra moeda, portanto os 
eventos são independentes. A probabilidade de se obterem duas coroas ao se jogarem as 
moedas A e B simultaneamente é igual a: 
 
� = 0,3 × 0,5 = 0,15 
 
O item está errado. 
 
(FUB 2009/CESPE-UnB) A probabilidade de um edifício desmoronar é de 0,5 nos primeiros três 
anos após a sua construção, caso o planejamento do arquiteto tenha sido incorreto. No caso de 
planejamento correto, a probabilidade é de 0,1. Considerando que, na construção de um edifício, 
a probabilidade de o arquiteto errar seja igual a 0,1, julgue o item a seguir. 
 
33. A probabilidade do edifício em questão desmoronar nos primeiros três anos 
após a sua construção é de 0,05. 
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Resolução 
 
A probabilidade de o arquiteto errar o planejamento é de 0,1. Portanto, a probabilidade de 
o arquiteto acertar o planejamento é de 0,9 (a soma das probabilidades complementares 
deve ser igual a 1). 
 
Se o arquiteto erra o planejamento, a probabilidade de o prédio desmoronar é de 0,5. A 
chance de isto acontecer é igual a: 
 
�(��FE�.�.�	�����	�	(�é���	��$!������) = 0,1 ∙ 0,5 = 0,05 
 
Se o arquiteto acerta o planejamento, a probabilidade de o prédio desmoronar é igual a 
0,1. A chance de isto acontecer é igual a: 
 
�(��FE�.�.�	�#��.��	�	(�é���	��$!������) = 0,9 ∙ 0,1 = 0,09 
 
Portanto, a probabilidade de um prédio desmoronar nos seus três primeiros anos é igual 
a: 
 
0,05 + 0,09 = 0,14 
 
O item está errado. 
 
34. (MPU 2004/ESAF) Carlos diariamente almoça um prato de sopa no mesmo 
restaurante. A sopa é feita de forma aleatória por um dos três cozinheiros que lá 
trabalham: 40% das vezes a sopa é feita por João; 40% das vezes por José, e 20% das 
vezes por Maria. João salga demais a sopa 10% das vezes, José o faz em 5% das vezes 
e Maria 20% das vezes. Como de costume, um dia qualquer Carlos pede a sopa e, ao 
experimentá-la, verifica que está salgada demais. A probabilidade de que essa sopa 
tenha sido feita por José é igual a 
a) 0,15. 
b) 0,25. 
c) 0,30. 
d) 0,20. 
e) 0,40. 
 
Resolução 
No início deste tópico, comentamos que a probabilidade pode ser calculada como a 
relação entre casos possíveis e favoráveis. Mas isto só vale quando todos os casos têm a 
mesma chance de ocorrer (dizemos que são eventos equiprováveis), o que nem sempre 
ocorre. 
Vamos usar este exercício para visualizar a questão. 
São três cozinheiros que fazem a sopa. Se a chance de cada um deles fazer a sopa fosse 
igual, teríamos: 
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Casos possíveis: José faz a sopa, João faz a sopa, Maria faz a sopa. 
Casos favoráveis: José faz a sopa. 
 
A probabilidade de José fazer a sopa seria de 
3
1
. 
Mas a chance de cada um deles ter feito a sopa, num dado dia, não é igual. Maria faz 
sopa menos vezes que João e José. 
Neste tipo de questão, em que os casos não têm a mesma chance de acontecer, não 
temos que nos preocupar muito. Isto porque o enunciado tem que dizer quais são as 
chances de cada evento. Ora, se eles não são equiprováveis (ou seja, não têm a mesma 
chance de acontecer), o enunciado tem que falar qual a probabilidade de cada um (ou 
então dar todas as informações para que possamos calcular tais probabilidades). Se o 
enunciado não desse nenhuma informação, nós teríamos que simplesmente adivinhar a 
probabilidade de cada evento, algo absurdo. 
Voltando à questão, podemos pensar que, a cada 100 dias em que o Carlos freqüente o 
restaurante, temos que: em 40 dias a sopa é feita por João, em 40 dias a sopa é feita por 
José, em 20 dias a sopa é feita por Maria. 
Para tornar o exemplo mais claro, vamos supor que o Carlos tenha freqüentado o tal 
restaurante do dia 01/01/07 até o dia 10/04/07, totalizando os 100 dias. Daí, pegamos o 
calendário e escolhemos um desses 100 dias aleatoriamente. A pergunta é: qual a 
chance de, no dia escolhido, a sopa ter sido feita por José, sabendo que estava salgada? 
Nestes 100 dias, vamos ver como cada cozinheiro se comporta. 
 
João fez a sopa 40 vezes. Em 10% dessas 40 vezes, ele salgou demais a sopa. 
José fez a sopa 40 vezes. Em 5% dessas 40 vezes, ele salgou demais a sopa. 
Maria fez a sopa 20 vezes. Em 20% dessas 20 vezes, ela salgou demais a sopa. 
 
Resumindo: 
Em 36 dias o João fez uma sopa normal. 
Em 4 dias o João fez uma sopa salgada. 
Em 38 dias o José fez uma sopa normal 
Em 2 dias o José fez uma sopa salgada. 
Em 16 dias a Maria fez uma sopanormal 
Em 4 dias a Maria fez uma sopa salgada. 
 
Com este artifício, contornamos o problema citado no começo da resolução. Quando 
listamos o que acontece em cada um dos cem dias, conseguimos levar em conta o fato 
de Maria fazer sopa menos vezes que João e José. 
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Dentre os cem dias, selecionamos um ao acaso. Agora sim. Estamos focando nos dias, 
não nos cozinheiros. Todos os cem dias são equiprováveis. Todos têm a mesma chance 
de serem escolhidos. 
Esta é a chamada abordagem frequentista da probabilidade. Consideramos que a 
probabilidade corresponde à freqüência relativa que seria obtida num número grande de 
experimentos. 
Caso fosse possível analisar um número muito grande de dias, seria razoável esperar que 
João faria a sopa em 40% das vezes, José em 40% das vezes e Maria em 20% das 
vezes. Estas freqüências relativas seriam iguais às respectivas probabilidades. 
 
Continuemos com a resolução do problema. 
Se não soubéssemos que a sopa está salgada, teríamos: 
Casos possíveis: 100 dias, assim discriminados: 
36 dias o João fez uma sopa normal. 
4 dias o João fez uma sopa salgada. 
38 dias o José fez uma sopa normal 
Em 2 dias o José fez uma sopa salgada. 
Em 16 dias a Maria fez uma sopa normal 
Em 4 dias a Maria fez uma sopa salgada. 
 
Estamos interessados nos dias em que José faz a sopa. Estes dias são nossos casos 
favoráveis. 
 
Casos favoráveis: 40, assim discriminados: 
38 dias em que o José fez uma sopa normal 
2 dias em que o José fez uma sopa salgada. 
 
Contudo, temos a informação de que a sopa está salgada (condição!). Temos que rever 
nossa lista de casos possíveis e favoráveis. 
 
Casos possíveis: 10, assim discriminados: 
36 dias o João fez uma sopa normal. 
4 dias o João fez uma sopa salgada. 
38 dias o José fez uma sopa normal 
Em 2 dias o José fez uma sopa salgada. 
Em 16 dias a Maria fez uma sopa normal 
Em 4 dias a Maria fez uma sopa salgada. 
 
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Casos favoráveis: 2, assim discriminados: 
38 dias em que o José fez uma sopa normal 
2 dias em que o José fez uma sopa salgada 
 
A probabilidade fica: 
� =
�ú!���	��	#�$�$	%�&��á&��$
�ú!���	��	#�$�$	(�$$í&��$
=
2
10
= 0,2 
 
Gabarito: D 
 
Poderíamos resolver todos os exercícios desta aula usando a abordagem frequentista da 
probabilidade. Para tanto, basta imaginar que o experimento seja realizado muitas vezes. 
A freqüência relativa dos casos favoráveis seria a probabilidade. 
Mas, às vezes, dá trabalho ficar listando todos os casos possíveis e favoráveis. Por isso é 
importante aprendermos algumas fórmulas, como a da probabilidade condicional, a da 
probabilidade da intersecção de dois eventos, da probabilidade da união, probabilidade do 
evento complementar, entre outras. 
 
35. (MPOG 2010/ESAF) Um viajante, a caminho de determinada cidade, deparou-se com 
uma bifurcação onde estão três meninos e não sabe que caminho tomar. Admita que 
estes três meninos, ao se lhes perguntar algo, um responde sempre falando a verdade, 
um sempre mente e o outro mente em 50% das vezes e consequentemente fala a 
verdade nas outras 50% das vezes. O viajante perguntou a um dos três meninos 
escolhido ao acaso qual era o caminho para a cidade e ele respondeu que era o da 
direita. Se ele fizer a mesma pergunta a um outro menino escolhido ao acaso entre os 
dois restantes, qual a probabilidade de ele também responder que é o caminho da direita? 
a) 1. 
b) 2/3. 
c) 1/2. 
d) 1/3. 
e) 1/4. 
 
Resolução. 
O exercício não é propriamente de probabilidade condicional. Mas vamos usá-lo para 
praticar mais um pouco a abordagem frequentista da probabilidade. 
Imaginemos que vários viajantes passem regularmente por esta bifurcação, e que eles 
nunca saibam qual o caminho correto. 
Esta situação aconteceu durante 60 dias seguidos. Nestes 60 dias, vamos ver como se 
comportam os meninos. 
Seja A o menino que sempre diz a verdade, B o menino que sempre mente e C o menino 
que pode tanto dizer a verdade quanto mentir. 
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As possíveis maneiras de escolhermos os dois meninos são: AB, AC, BA, BC, CA, CB. 
Todas estas combinações são equiprováveis. 
Nestes 60 dias, temos: 
- AB ocorreu 10 vezes 
- AC ocorreu 10 vezes 
- BA ocorreu 10 vezes 
- BC ocorreu 10 vezes 
- CA ocorreu 10 vezes 
- CB ocorreu 10 vezes 
Como C pode tanto mentir quanto dizer a verdade, então, em 50% das vezes em que ele 
foi escolhido, ele disse a mesma coisa que o outro menino escolhido. E, nas outras 50% 
das vezes, ele disse o contrário do que o outro menino escolhido. 
Vamos detalhar melhor então o que acontece nos dias em que C foi escolhido: 
- AB ocorreu 10 vezes em todas as 10 vezes A e B dão 
respostas contrárias. 
- AC ocorreu 10 vezes - em 5 vezes eles dão respostas iguais 
- em 5 vezes eles dão respostas 
contrárias 
- BA ocorreu 10 vezes em todas as 10 vezes A e B dão 
respostas contrárias. 
- BC ocorreu 10 vezes - em 5 vezes eles dão respostas iguais 
- em 5 vezes eles dão respostas 
contrárias 
- CA ocorreu 10 vezes - em 5 vezes eles dão respostas iguais 
- em 5 vezes eles dão respostas 
contrárias 
- CB ocorreu 10 vezes - em 5 vezes eles dão respostas iguais 
- em 5 vezes eles dão respostas 
contrárias 
Assim, nestas 60 vezes, em 20 ocorrem respostas iguais. Logo, a probabilidade de duas 
respostas iguais é de: 
� =
20
60
=
1
3
 
Gabarito: D 
 
 
36. (MPU 2004/ESAF) Carlos sabe que Ana e Beatriz estão viajando pela Europa. Com 
as informações que dispõe, ele estima corretamente que a probabilidade de Ana estar 
hoje em Paris é 3/7, que a probabilidade de Beatriz estar hoje em Paris é 2/7, e que a 
probabilidade de ambas, Ana e Beatriz, estarem hoje em Paris é 1/7. Carlos, então, 
recebe um telefonema de Ana informando que ela está hoje em Paris. Com a informação 
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recebida pelo telefonema de Ana, Carlos agora estima corretamente que a probabilidade 
de Beatriz também estar hoje em Paris é igual a 
a) 2/3 
b) 1/7 
c) 1/3 
d) 5/7 
e) 4/7 
 
Resolução 
Primeiro vamos resolver sem a fórmula. 
Vamos imaginar a seguinte situação, bem esdrúxula. 
Ana sempre vai a Paris na segunda, terça e quarta. 
Beatriz sempre vai a Paris na quarta e quinta. 
 
Carlos sabe dessas informações. Só que Carlos é concurseiro. Ficou tanto tempo 
estudando para concurso, sem parar, que perdeu a noção do tempo e não sabe que dia é 
hoje. 
Para ele, a probabilidade de hoje ser segunda é de 1/7. E de ser terça também é 1/7. 
Idem para qualquer outro dia da semana. 
E mais. 
A probabilidade de Ana estar hoje em Paris é de 3/7 (casos favoráveis: segunda, terça e 
quarta). 
A probabilidade de Beatriz estar hoje em Paris é de 2/7 (casos favoráveis: quarta e 
quinta). 
A probabilidade de ambas estarem hoje em Paris é de 1/7 (caso favorável: quarta) 
Ana informa a Carlos: hoje estou em Paris. 
Aí Carlos conclui: com certeza hoje só pode ser ou segunda, ou terça ou quarta. 
Ou seja, agora temos três casos possíveis: 
Segunda, terça, quarta. 
E Carlos está interessado nos dias em que Beatriz também vai estar em Paris. Só tem um 
caso favorável: quarta feira. 
Caso favorável: 
Quarta. 
Logo, a probabilidade de Beatriz estar em Paris, dado que Ana está em Paris, é: 
3
1
=P 
Gabarito:C 
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Agora vamos usar a fórmula. 
Seja “A” o evento que ocorre quando, escolhendo-se um dia da semana ao acaso, ele é 
um dia em que Ana está em Paris. 
Seja “B” o evento análogo, referente aos dias em que Beatriz está em Paris. 
O exercício disse que: 
7/3)( =AP 
7/2)( =BP 
7/1)( =∩ BAP 
E foi pedido: 
?)( =ABP 
Usando a fórmula: 
3
1
7/3
7/1
)(
)(
)( ==
∩
=
AP
ABP
ABP
 
37. (ANA 2009/ESAF) Na população brasileira verificou-se que a probabilidade de ocorrer 
determinada variação genética é de 1%. Ao se examinar ao acaso três pessoas desta 
população, qual o valor mais próximo da probabilidade de exatamente uma pessoa 
examinada possuir esta variação genética? 
a) 0,98% 
b) 1% 
c) 2,94% 
d) 1,30% 
e) 3,96% 
 
Resolução 
Quais são as maneiras de exatamente 1 pessoa ter a variação genética? Podemos ter o 
seguinte: 
· a primeira pessoa escolhida tem a variação; as outras duas não 
· a primeira pessoa não tem a variação; a segunda tem; a terceira não 
· a primeira e a segunda pessoas não têm a variação; a terceira tem 
Vamos focar no primeiro caso. 
Seja E1 o evento que ocorre quando, escolhida a primeira pessoa, ela tem a variação. 
Seja E2 o evento que ocorre quando, escolhida a segunda pessoa, ela NÃO tem a 
variação. Seja E3 o evento que ocorre quando, escolhida a terceira pessoa, ela NÃO tem 
a variação. 
O exercício quer que estes três eventos ocorram simultaneamente. Ou seja, queremos 
calcular a probabilidade da intersecção dos três eventos. 
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?)321( =∩∩ EEEP 
Esses três eventos são independentes. Neste caso, a probabilidade da intersecção é igual 
ao produto das probabilidades. 
)3()2()1()321( EPEPEPEEEP ××=∩∩ 
Substituindo as informações do enunciado: 
%9801,099,099,001,0)321( =××=∩∩ EEEP 
Esta é a probabilidade de ocorrer o primeiro caso (a primeira pessoa escolhida tem a 
variação; as outras duas não). 
Para os demais casos, o cálculo é idêntico. 
A probabilidade total fica: 
%9403,2%9801,03 =× 
Gabarito: C 
 
38. (ATRFB 2009/ESAF) Para acessar a sua conta nos caixas eletrônicos de determinado 
banco, um correntista deve utilizar sua senha constituída por três letras, não 
necessariamente distintas, em determinada sequência, sendo que as letras usadas são 
as letras do alfabeto, com exceção do W, totalizando 25 letras. Essas 25 letras são então 
distribuídas aleatoriamente, três vezes, na tela do terminal, por cinco teclas, em grupos de 
cinco letras por tecla, e, assim, para digitar sua senha, o correntista deve acionar, a cada 
vez, a tecla que contém a respectiva letra de sua senha. Deseja-se saber qual o valor 
mais próximo da probabilidade de ele apertar aleatoriamente em sequência três das cinco 
teclas à disposição e acertar ao acaso as teclas da senha? 
a) 0,001. 
b) 0,0001. 
c) 0,000125. 
d) 0,005. 
e) 0,008. 
 
Resolução 
Seja “A” o evento que ocorre quando, pressionando aleatoriamente três teclas em 
seqüência, o cliente acerta a senha. 
Seja “E1” o evento que ocorre quando, pressionando aleatoriamente uma tecla, o cliente 
acerta a primeira letra da senha. 
Sejam “E2” e “E3” eventos análogos, correspondentes aos acertos da segunda e da 
terceira letras da senha. 
Para que “A” ocorra, devemos ter, simultaneamente, “E1”, “E2” e “E3” ocorrendo. Ou seja: 
321 EEEA ∩∩= 
 Portanto: 
)321()( EEEPAP ∩∩= 
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Os três eventos são independentes. A probabilidade da intersecção é o produto das 
probabilidades. 
)3()2()1()( EPEPEPAP ××= 
Vamos calcular a probabilidade de “E1”. 
Na primeira vez em que as teclas são mostradas na tela, são cinco teclas possíveis e 
apenas uma é correta. Logo: 
2,0
5
1
)1( ==EP 
Analogamente: 
2,0)3()2( == EPEP 
Do que resulta: 
)3()2()1()( EPEPEPAP ××= 
2,02,02,0)( ××=AP = 0,008 
Gabarito: E 
 
 
Ficamos por aqui. Espero você na próxima aula. 
Forte abraço, 
Guilherme Neves 
guilherme@pontodosconcursos.com.br 
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10. Relação das questões comentadas 
 
 
01. (INSS 2009/FUNRIO) João encontrou uma urna com bolas brancas, pretas e 
vermelhas. Ele verificou que a quantidade de bolas pretas é igual à metade da quantidade 
de bolas vermelhas e ao dobro da quantidade de bolas brancas. João, então, colocou 
outras bolas pretas na urna, e a probabilidade de se escolher, ao acaso, uma bola preta 
do referido recipiente tornou-se igual a 0,5. Diante disso, a quantidade de bolas colocadas 
por João na urna é igual a(o) 
A) quantidade de bolas brancas. 
B) dobro da quantidade de bolas brancas. 
C) quantidade de bolas vermelhas. 
D) triplo da quantidade de bolas brancas. 
E) dobro da quantidade de bolas vermelhas. 
 
(PRF 2003/CESPE-UnB) Considere que a tabela abaixo mostra o número de vítimas 
fatais em acidentes de trânsito ocorridos em quatro estados brasileiros, de janeiro a junho 
de 2003. 
 
 
A fim de fazer um estudo de causas, a PRF elaborou 1.405 relatórios, um para cada uma 
das vítimas fatais mencionadas na tabela acima, contendo o perfil da vítima e as 
condições em que ocorreu o acidente. Com base nessas informações, julgue os itens que 
se seguem, acerca de um relatório escolhido aleatoriamente entre os citados acima. 
 
02. A probabilidade de que esse relatório corresponda a uma vítima de um acidente 
ocorrido no estado do Maranhão é superior a 0,2. 
 
03. A chance de que esse relatório corresponda a uma vítima do sexo feminino é 
superior a 23%. 
 
04. Considerando que o relatório escolhido corresponda a uma vítima do sexo 
masculino, a probabilidade de que o acidente nele mencionado tenha ocorrido no 
estado do Paraná é superior a 0,5. 
 
05. Considerando que o relatório escolhido corresponda a uma vítima de um 
acidente que não ocorreu no Paraná, a probabilidade de que ela seja do sexo 
masculino e de que o acidente tenha ocorrido no estado do Maranhão é superior a 
0,27. 
 
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06. A chance de que o relatório escolhido corresponda a uma vítima do sexo 
feminino ou a um acidente ocorrido em um dos estados da região Sul do Brasil 
listados na tabela é inferior a 70%. 
 
07. (SEFAZ-SP 2009/ESAF) Considere que numa cidade 40% da população adulta é 
fumante, 40% dos adultos fumantes são mulheres e 60% dos adultos não-fumantes são 
mulheres. Qual a probabilidade de uma pessoa adulta da cidade escolhida ao acaso ser 
mulher? 
a) 44% 
b) 52% 
c) 50% 
d) 48% 
e) 56% 
 
(SEBRAE-BA 2008/CESPE-UnB) Na eleição para prefeito de uma cidade de 10.000 
eleitores legalmente aptos a votar, concorrem os candidatos A e B. Uma pesquisa de 
opinião revela que 1.500 eleitores não votariam em nenhum desses candidatos. A 
pesquisa mostrou ainda que o número de eleitores indecisos — isto é, que, apesar de não 
terem ainda decidido, votarão em algum dos dois candidatos —, que votariam apenas no 
candidato A ou que votariam apenas no candidato B são números diretamente 
proporcionais a 2, 3 e 5. Nessa situação, com base nessa pesquisa, escolhendo-se ao 
acaso um desses eleitores, é correto afirmar que a probabilidade dele 
 
08. votar em algum dos candidatos é superior a 80% 
 
09. ser um eleitor indeciso é inferior a 15%. 
 
10. já estar decididoem qual dos candidatos vai votar é superior a 65% e inferior a 
70%. 
 
11. (MPOG 2010/ESAF) Em uma pequena localidade, os amigos Arnor, Bruce, Carlão, 
Denílson e Eleonora são moradores de um bairro muito antigo que está comemorando 
100 anos de existência. Dona Matilde, uma antiga moradora, ficou encarregada de formar 
uma comissão que será a responsável pela decoração da festa. Para tanto, Dona Matilde 
selecionou, ao acaso, três pessoas entre os amigos Arnor, Bruce, Carlão, Denílson e 
Eleonora. Sabendo-se que Denílson não pertence à comissão formada, então a 
probabilidade de Carlão pertencer à comissão é, em termos percentuais, igual a: 
a) 30 % 
b) 80 % 
c) 62 % 
d) 25 % 
e) 75 % 
 
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12. (IJSN 2010/CESPE-UNB) A probabilidade de se obter um número menor que 5 no 
lançamento de um dado, sabendo que o dado não é defeituoso e que o resultado é um 
número ímpar, é igual a 2/3. 
(Paraná Previdência 2002/CESPE/UnB) Texto IV 
Uma empresa adotou uma política de contratação de deficientes físicos. Para avaliar se 
as deficiências afetam o desempenho desses empregados no trabalho, foi gerado o 
seguinte quadro, a partir de uma avaliação dos 400 empregados dessa empresa. 
 
Desempenho Tipo de deficiência Total 
Surdez Cegueira Outras Sem 
deficiência 
Bom 35 40 2 123 200 
Regular 5 20 18 157 200 
Total 40 60 20 280 400 
Com relação aos dados do texto IV, julgue os seguintes itens. 
13. Se um empregado for escolhido ao acaso, a probabilidade de ele ser considerado 
como tendo bom desempenho será igual a 0,50. 
14. Se um empregado for escolhido ao acaso entre os empregados considerados como 
tendo bom desempenho, a probabilidade de ele ser cego será de 0,20. 
15. Considere A o evento “o empregado é surdo” e B o evento “o empregado tem 
desempenho regular”. Se um empregado for escolhido ao acaso entre os 400 avaliados, a 
probabilidade de ele ser surdo e ter sido avaliado como tendo desempenho regular, P(A ∩ 
B), será igual a P(A) × P(B) = 0,05. 
16. Considere C o evento “o empregado é cego” e B o evento “o empregado tem 
desempenho regular”. Se um empregado for escolhido ao acaso, a probabilidade 
condicional será 1,0
)(
)(
)|( =
∩
=
BP
CBP
CBP . 
17. Considere B o evento “o empregado tem desempenho regular” e D o evento “o 
empregado tem desempenho bom”. Os eventos B e D são independentes, pois 
0)( =∩ DBP . 
18. (CGU 2008/ESAF) A e B são eventos independentes se: 
a) )()()( BPAPBAP +=∩ 
b) )()()( BPAPBAP ÷=∩ 
c) )()()( BPAPBAP −=∩ 
d) )()()( ABPAPBAP +=∩ 
e) )()()( BPAPBAP ×=∩ 
 
19. (STN 2008/ESAF) Dois eventos A e B são ditos eventos independentes se e somente 
se: 
a) a probabilidade de ocorrência conjunta de A e B for nula 
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b) a ocorrência de B alterar a probabilidade de ocorrência de A. 
c) a ocorrência de A alterar a probabilidade de ocorrência de B. 
d) a ocorrência de B não alterar a probabilidade de ocorrência de A. 
e) a probabilidade de ocorrência conjunta de A e B for igual a 1. 
 
20. (Administrador FUNAI 2009/FUNRIO) O vírus X aparece nas formas X1 e X2. Se um 
indivíduo tem esse vírus, a probabilidade de ser na forma X1 é 3/5. Se o indivíduo tem o vírus 
na forma X1, a probabilidade desse indivíduo sobreviver é 2/3; mas, se o indivíduo tem o vírus 
na forma X2, a probabilidade dele sobreviver é 5/6. Nessas condições, a probabilidade do 
indivíduo portador do vírus X sobreviver é 
 
a) 11/15 
b) 2/3 
c) 3/5 
d) 7/15 
e) 1/3 
21. (TCE-ES 2004/CESPE-UnB) Considere que dois controladores de recursos públicos 
de um tribunal de contas estadual serão escolhidos para auditar as contas de 
determinada empresa estatal e que, devido às suas qualificações técnicas, a 
probabilidade de José ser escolhido para essa tarefa seja de 3/8, enquanto a 
probabilidade de Carlos ser escolhido seja de 5/8. Em face dessas considerações, julgue 
o itens subseqüente. 
Considere que, na certeza de que Carlos tenha sido escolhido, a probabilidade de José 
ser escolhido é 1/5. Nessas condições, a probabilidade de José e Carlos serem ambos 
escolhidos é menor que 1/4 . 
 
22. (Petrobras 2005/CESGRANRIO) Os eventos A e B são independentes e suas 
probabilidades são P(A) = 0,5 e P (B) = 0,4. Quanto vale P(A∪B)? 
(A) 0,5 
(B) 0,6 
(C) 0,7 
(D) 0,8 
(E) 0,9 
 
 
 
 
23. (CGU 2008/ESAF) Quando Paulo vai ao futebol, a probabilidade de ele encontrar 
Ricardo é 0,4; a probabilidade de ele encontrar Fernando é igual a 0,10; a probabilidade 
de ele encontrar ambos, Ricardo e Fernando, é igual a 0,05. Assim, a probabilidade de 
Paulo encontrar Ricardo ou Fernando é igual a: 
a) 0,04 
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b) 0,40 
c) 0,50 
d) 0,45 
e) 0,95 
 
24. (Ministério da Fazenda 2009/ESAF) Ao se jogar um determinado dado viciado, a 
probabilidade de sair o número 6 é de 20%, enquanto as probabilidades de sair qualquer 
outro número são iguais entre si. Ao se jogar este dado duas vezes, qual o valor mais 
próximo da probabilidade de um número par sair duas vezes? 
a) 20% 
b) 27% 
c) 25% 
d) 23% 
e) 50% 
 
25. (IJSN 2010/CESPE-UNB) Considere que de uma urna contendo 2 bolas azuis e 6 
bolas brancas retira-se ao acaso uma bola, anota-se sua cor e repõe-se a bola na urna. 
Em seguida retira-se novamente uma bola da urna e anota-se sua cor. Nessas condições, 
a probabilidade das duas bolas retiradas serem azuis é 1/4. 
 
26. (SUSEP 2010/ESAF) Uma urna contém bolas vermelhas, azuis, amarelas e pretas. O 
número de bolas pretas é duas vezes o número de bolas azuis, o número de bolas 
amarelas é cinco vezes o número de bolas vermelhas, e o número de bolas azuis é duas 
vezes o número de bolas amarelas. Se as bolas diferem apenas na cor, ao se retirar ao 
acaso três bolas da urna, com reposição, qual a probabilidade de exatamente duas bolas 
serem pretas? 
a) 100/729. 
b) 100/243. 
c) 10/27. 
d) 115/243. 
e) 25/81. 
 
 
 
 
 
27. (Administrador DNOCS 2010/FCC) Em uma loja, as unidades vendidas por dia de um 
determinado eletrodoméstico apresentam a seguinte distribuição de probabilidades de 
ocorrência de venda: 
 
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A probabilidade de que em um determinado dia tenham sido vendidas mais que uma 
unidade do eletrodoméstico é igual a 
(A) 87,5%. 
(B) 80,0%. 
(C) 75,0%. 
(D) 60,0%. 
(E) 50,0%. 
 
28. (Analista ANEEL 2006/ESAF) Ana tem o estranho costume de somente usar blusas 
brancas ou pretas. Por ocasião de seu aniversário, Ana ganhou de sua mãe quatro blusas 
pretas e cinco brancas. Na mesma ocasião, o pai de Ana a presenteou com quatro blusas 
pretas e duas brancas. Vítor, namorado de Ana, a presenteou com duas blusas brancas e 
três pretas. Ana guardou todas essas blusas - e apenas essas - em uma mesma gaveta. 
Uma tarde, arrumando-se para ir ao parque com Vítor, Ana retira, ao acaso, uma blusa 
dessa gaveta. A probabilidade de a blusa retirada por Ana ser uma das blusas pretas que 
ganhou de sua mãe ou uma das blusas brancas que ganhou de seu pai é igual a: 
a) 4/5 
b) 7/10 
c) 3/5 
d) 3/10 
e) 2/3 
 
29. (Técnico – MPU 2004/ESAF) Maria ganhou de João nove pulseiras, quatro delas de 
prata e cinco delas de ouro. Maria ganhou de Pedro onze pulseiras, oito delas de prata e 
três delas de ouro. Maria guarda todas essas pulseiras – e apenas essas – em sua 
pequena caixa de jóias. Uma noite, arrumando-se