Introdução à Probabilidade

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III- PROBABILIDADE
Professora Nanci de Oliveira
O termo probabilidade
É usado na conversação diária para sugerir um 
certo grau de incerteza sobre acontecimentos do 
passado, do futuro ou do presente.
Exemplos:
– A “probabilidade” de um certo time ganhar é 
pequena.
– A “probabilidade” de um aluno obter bom resultado 
numa prova é grande.
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Utilização da probabilidade
A probabilidade desempenha papel importante em 
muitas situações que envolvam uma tomada de 
decisão.
Exemplo:
– Suponhamos que um empresário deseja lançar um novo 
produto no mercado. Ele precisará de informações sobre a 
“probabilidade” de sucesso para seu novo produto.
• É útil em diversas áreas do conhecimento humano:
– Administração de Empresas
– Economia
– Psicologia
– Biologia
– outros ramos da ciência
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DESENVOLVIMENTO DA PROBABILIDADE
• Século XVII (jogos de azar):
– Primeiros estudos de probabilidade
– Matemáticos responsáveis: Fermat e Pascal
• Curiosidade histórica:
• Numa viagem à cidade de Poitou(antiga província da França), De Méré
apresentou a Pascal um problema que fascinara os jogadores desde a 
Idade Média: “Como dividir a aposta num jogo de dados que necessite ser 
interrompido?“
• A propósito desse problema iniciou-se uma troca de correspondência entre 
Pascal (francês) e o matemático Pierre Fermat (francês), que se tornou 
histórica. As suas cartas contendo as reflexões de ambos sobre a resolução 
de certos problemas de jogos de azar, são considerados os documentos 
fundadores da Teoria das Probabilidades.
FERMAT
PASCAL
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DESENVOLVIMENTO DA PROBABILIDADE
• Jerónimo Cardano (1501-1576), 
italiano, escreveu um trabalho 
notável sobre probabilidades: 
“Livros sobre jogos de azar”, mas só 
apareceu impresso em 1663.
• Laplace (1749-1827), francês, 
enunciou pela primeira vez a 
definição clássica de probabilidade.
LAPLACE
CARDANO
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DESENVOLVIMENTO DA PROBABILIDADE
• Gauss (1777-1855): alemão - as aplicações 
do cálculo de probabilidade se voltaram 
decisivamente para a ciência.
• Século XX:
– Desenvolvimento de uma teoria matemática rigorosa, 
baseada em axiomas, definições e teoremas. 
– Kolmogorov – soviético (Moscou), participou das 
principais descobertas científicas do século XX nas áreas 
de probabilidade e estatística , propôs uma axiomática 
completa e consistente do cálculo de probabilidades. KOLMOGOROV
GAUSS
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EXPERIMENTO ALEATÓRIO
• É aquele fenômeno que, mesmo 
repetidos várias vezes, sob condições 
semelhantes, apresentam resultados 
imprevisíveis.
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ESPAÇO AMOSTRAL ( S )
Espaço amostral ou conjunto universo
é o conjunto formado por todos os 
resultados possíveis de um experimento 
aleatório.
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EVENTO
Evento é qualquer subconjunto
do espaço amostral S de um 
experimento aleatório. 
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PROBABILIDADE
O sucesso da ocorrência de um 
experimento qualquer A é dado por:
Observação:
A probabilidade é sempre expressa por um número puro, ou seja, sem unidade de medida.
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EXEMPLO 1
Considerando o lançamento de um dado não 
viciado, qual a probabilidade de ocorrer um 
número ímpar?
Experimento aleatório: lançamento de um dado
Espaço amostral: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Evento: A = {ocorrer um número ímpar} = {1,3,5}
𝑷 𝑨 = 𝒏(𝑨)
𝒏(𝑺)
=
𝟑
𝟔 =
𝟏
𝟐 = 𝟎,𝟓 𝒐𝒖 𝟓𝟎%
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Considerando uma partida de futebol entre dois 
times A e B, qual a probabilidade do time A vencer 
a partida?
Experimento aleatório: partida de futebol
Espaço amostral: S = {A vence, A perde, A empata}
Evento: E = {o time A vence a partida}
 33%ou 0,33
n(S)
n(E)
P(E) 
3
1
EXEMPLO 2
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Extrai-se uma só carta de um baralho com 52 
cartas. Determine a probabilidade de obter: 
a) Um valete.
b) Um dez de paus.
c) Um rei.
Antes da solução desse exemplo, vamos lembrar 
como é composto o baralho completo...
EXEMPLO 3
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BARALHO COMPLETO - 52 CARTAS
• 4 NAIPES
• 13 CARTAS DE CADA NAIPE:
✓ um ÁS (representado pela letra A)
✓ todos os NÚMEROS de 2 a 10
✓ três figuras:
▪ o VALETE - letra J (jack)
▪ a DAMA (RAINHA) - letra Q (queen)
▪ o REI - letra K (king).
• Ao ÁS geralmente é dado o valor 1.
• Às figuras são dados, respectivamente, os valores 11, 12 e 13.
• Alguns jogos também incorporam um par de cartas com valor 
especial, e que nunca aparecem com naipe, os Coringas.
NAIPES:
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Determine a probabilidade de obter: 
a) Um valete.
RESPOSTA: 0,0769 ou 7,69 %
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 15
𝑃 𝐸 = 452 =
1
13=0,0769
Determine a probabilidade de obter: 
b) Um dez de paus.
RESPOSTA: 0,0192 ou 1,92 %
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 16
𝑃 𝐸 = 152 = 0,0192
Determine a probabilidade de obter: 
c) Um rei. 
RESPOSTA: 0,0769 ou 7,69 %
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 17
𝑃 𝐸 = 452 =
1
13=0,0769
AXIOMAS (REGRAS QUE DEFINEM PROBABILIDADE)
n(S) = n, ou seja, o número de elementos do espaço amostral S é n.
1) A PROBABILIDADE DO “EVENTO CERTO” É IGUAL A 1
P(S) = 1
EXEMPLO
No lançamento de um dado honesto, qual a 
probabilidade de ocorrer um número menor que 7?
Espaço amostral: S= {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Evento: A = {ocorrer um número menor que 7} = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
A é evento certo.
Veja que A = S.
100% ou 
n(S)
n(A)
P(A) 1
6
6

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2) A PROBABILIDADE DO “EVENTO IMPOSSÍVEL” É IGUAL A ZERO
P()= 0 
EXEMPLO
Ao lançarmos um dado honesto, qual a probabilidade de dar 
resultado igual a 8?
Espaço amostral: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Evento: A = {o resultado é igual a 8} = { }
A é evento impossível!
Logo, P(A)= P() = 0
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0
6
0

n(S)
n(A)
P(A)
3) A PROBABILIDADE DO “ EVENTO B” QUALQUER ( B  S ) É
0  P(B)  1
EXEMPLO
Qual é a probabilidade de sair um número par no 
lançamento de um dado honesto?
Espaço amostral: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Evento: A = {sair um número par} = {2, 4, 6}
𝑷 𝑨 = 𝒏(𝑨)
𝒏(𝑺)
=
𝟑
𝟔
=
𝟏
𝟐
= 𝟎,𝟓
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EVENTOS COMPLEMENTARES
Sendo:
p = probabilidade de que ocorra um evento (SUCESSO)
q = probabilidade que o evento não ocorra (FRACASSO)
existe sempre a relação
p + q = 1  p = 1 – q para um mesmo evento
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 21
EXEMPLO 1 – EVENTOS COMPLEMENTARES
No tratamento de uma doença, a probabilidade 
de cura é 0,98. Então:
p = P(A) = probabilidade de cura da doença (SUCESSO)
q = P( ҧ𝐴) = probabilidade de não cura da doença (FRACASSO)
p = 0,98 ou 98%
q = 1 – p = 1-0,98 = 0,02 ou 2% é o evento complementar
Temos: p + q = 0,98 + 0,02 = 1 ou 100%
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A probabilidade de um aluno resolver um problema é 
de 3/7. Qual a probabilidade de que o problema não 
seja resolvido?
𝒑 =
𝟑
𝟕
𝑞 = 1 − 𝑝 = 1 − 3
7
=
7
7
−
3
7
=
4
7
= 0,5714 ou 57,14%
RESPOSTA: 57,14% 
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 23
EXEMPLO 2 – EVENTOS COMPLEMENTARES
TEOREMA DA SOMA
P(AB) = P(A) + P(B) - P(AB)
Dizemos que dois ou mais eventos são mutuamente 
exclusivos quando a realização deum exclui a 
realização do outro ou dos outros.
Para A e B mutuamente exclusivos, temos AB = { } e
P(AB) = 0, então: 
P(AB) = P(A) + P(B)
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EXEMPLO 1 – TEOREMA DA SOMA
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 25
No lançamento de um dado, temos:
De uma urna com 3 bolas brancas, 5 pretas e 10 azuis, 
é retirada dessa urna uma bola aleatoriamente. 
Determinar a probabilidade de a bola ser azul ou 
preta. 
P(AP) = P(A) + P(P) = 
=
10
18
+
5
18
=
15
18
= 0,8333 𝑜𝑢 83,33%
RESPOSTA: 83,33%
EXEMPLO 2 – TEOREMA DA SOMA
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3 Brancas
5 Pretas
10 Azuis
Dois dados são lançados conjuntamente. Determine a 
probabilidade de a soma dos resultados ser 10 ou maior que 10.
n(S) = 36
A = {a soma é 10}
B = {a soma é 11}
C = {a soma é 12}
P(SOMA ≥ 10) = P(AUBUC) = P(A) + P(B) + P(C) =
3
36
+
2
36
+ 1
36
=
6
36
= 0,1667 𝑜𝑢 16,67%
RESPOSTA: 16,67% 
EXEMPLO 3 – TEOREMA DA SOMA
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 27
36 somas
Durante uma dada semana as probabilidades de 
que uma ação na bolsa de valores aumente sua 
cotação (A), ou permaneça constante (C), ou 
diminua (D), foram estimadas respectivamente: 
0,30; 0,20 e 0,50. Determine a probabilidade de:
a) a cotação desta ação aumentar ou permanecer 
constante.
b) a cotação desta ação se alterar durante a semana.
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 28
EXEMPLO 4 – TEOREMA DA SOMA
P(A)= 0,30
P(C) = 0,20
P(D) = 0,50
a) a cotação desta ação aumentar ou permanecer 
constante.
P(A  C) = P(A) + P(C) = 0,30 + 0,20 = 0,50 ou 50% 
b) a cotação desta ação se alterar durante a semana.
P(A  D) = P(A) + P(D) = 0,30 + 0,50 = 0,80 ou 80% 
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EXEMPLO 4 – SOLUÇÃO
TEOREMA DO PRODUTO
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 30
Jogam-se duas moedas honestas.
Qual a probabilidade de ambas darem CARA?
Evento: Lançamento de 2 moedas S={Ca, Co}
Os eventos são: A = {cara na 1ª moeda} = {Ca}
B = {cara na 2ª moeda} = {Ca}
A e B são independentes.
EXEMPLO 1 – TEOREMA DO PRODUTO
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 31
Em um campeonato de futebol o time A tem 40% 
de probabilidade de ganhar a partida, o time B 
tem 30%. O campeonato consta de 03 partidas. 
Qual a probabilidade de:
a) O time A ganhar as 03 partidas?
b) O time B ganhar as 03 partidas?
EXEMPLO 2 – TEOREMA DO PRODUTO
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 32
a) O time A ganhar as 03 partidas?
P(A ∩ A ∩ A) = P(A) ∙ P(A) ∙ P(A) =
= 0,40 ∙ 0,40 ∙ 0,40 = 0,064 ou 6,4%
b) O time B ganhar as 03 partidas?
P(B ∩ B ∩ B) = P(B) ∙ P(B) ∙ P(B) =
= 0,30 ∙ 0,30 ∙ 0,30 = 0,027 ou 2,7%
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 33
EXEMPLO 2 – SOLUÇÃO
Num torneio de tiro ao alvo, a probabilidade 
de João acertar o alvo é de ½ e a de Pedro é 
de 3/5. Qual a probabilidade do alvo ser 
atingido se ambos atirarem?
P(J) = ½
P(P) = 3
5
P(J∩P) = 1
2
∙
3
5
=
3
10
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 34
EXEMPLO 3 – TEOREMA DO PRODUTO
O alvo será atingido se João ou Pedro atingirem o alvo, 
mas existe a possibilidade de ambos atingirem o alvo, ou 
seja, João e Pedro acertarem o alvo. Logo, os eventos não 
são mutuamente exclusivos (por isso o Teorema da Soma 
deve estar completo).
P(J U P ) = P(J) + P(P) - P(J ∩ P) =
= P(J)+P(P) – P(J) ∙ P(P) =
= 
𝟏
𝟐
+ 
𝟑
𝟓
-
𝟏
𝟐
∙
𝟑
𝟓
=
= 
𝟏
𝟐
+ 
𝟑
𝟓
−
𝟑
𝟏𝟎
= 
𝟓
𝟏𝟎
+
𝟔
𝟏𝟎
−
𝟑
𝟏𝟎
=
𝟖
𝟏𝟎
= 0,8 ou 80%
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 35
EXEMPLO 3 – SOLUÇÃO
A probabilidade de um ônibus de uma linha partir no 
horário é de 0,80, e a probabilidade desse ônibus partir e 
chegar no horário é 0,72. Qual é a probabilidade de que o 
ônibus chegue no horário?
P(P) = 0,80
P(P ∩ C) = 0,72
P(C) = ?
P(P ∩ C) = P(P) ∙ P(C) 
֜ 0,72 = 0,80 ∙ P(C) ֜
0,72
0,80
= P(C) ֜ P(C) = 0,9 ou 90%
RESPOSTA: 0,90 ou 90%
EXEMPLO 4 – TEOREMA DO PRODUTO
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 36
Dispõe-se de duas urnas, sendo que na primeira 
temos cinco bolas azuis, três pretas e quatro 
brancas. Na segunda temos seis azuis, quatro pretas 
e dez brancas, todas de mesmo raio. Se uma bola é 
retirada de cada urna, qual a probabilidade de 
ambas serem da cor azul?
P(A ∩ A) = P(A) ∙ P(A) = 
5
12
∙
6
20
= 30
240
=
1
8
= 𝟎,𝟏𝟐𝟓 𝒐𝒖 𝟏𝟐,𝟓%
RESPOSTA: 12,5%
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 37
EXEMPLO 5 – TEOREMA DO PRODUTO
5 Azuis
3 Pretas
4 Brancas
6 Azuis
4 Pretas
10 Brancas
Total :
20 bolas
Total:
12 bolas
De uma urna com cinco bolas azuis, três 
pretas e quatro brancas, são retiradas 2 
bolas, sem reposição, qual a 
probabilidade de ambas serem da cor 
azul?
P(A ∩ A) = P(A) ∙ P(A) = 
5
12
∙
4
11
= 20
132
= 𝟎,𝟏𝟓 𝒐𝒖 𝟏𝟓%
RESPOSTA: 12,5%
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 38
EXEMPLO 6 – TEOREMA DO PRODUTO
5 Azuis
3 Pretas
4 Brancas
Total:
12 bolas
Mike tem dois carros velhos. Nas manhãs frias há 
20% de probabilidade de um deles não pegar e 30 % 
do outro não pegar também. Qual é a probabilidade 
de apenas um pegar?
Sejam os eventos:
P( ҧ𝐴) =P(A não pegar) = 20% = 0,20 ֜ P(A) = P(A pegar) = 0,80 
P( ത𝐵) = P(B não pegar) = 30% = 0,30 ֜ P(B) = P(B pegar) = 0,70
P(apenas um pegar) =
= P[(A pegar e B não pegar) ou (A não pegar e B pegar)] =
= 𝑃[ 𝐴 ∩ ത𝐵 ∪ ҧ𝐴 ∩ 𝐵 ] = 𝑃 𝐴 ∩ ത𝐵 + 𝑃 ҧ𝐴 ∩ 𝐵 =
= 𝑃 𝐴) ∙ 𝑃( ത𝐵 + 𝑃 ҧ𝐴) ∙ 𝑃(𝐵 =
= 0,80 ∙ 0,30 + 0,20 ∙ 0,70 = 0,24 + 0,14 = 0,38 ou 38%
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 39
EXEMPLO 7 – TEOREMA DO PRODUTO
PROBABILIDADE CONDICIONAL (Seja α = S)
PROBABILIDADE CONDICIONAL
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 40
EXEMPLO 1 – PROBABILIDADE CONDICIONAL
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 41
Qual a probabilidade de que esteja 
cursando química, dado que é mulher?
mulher) serde fato ao docondiciona química,curse aluno oque de dade (probabili 
150
80
P(Q/M)
Utilizando a definição de probabilidade condicional:
150
80
150
250
250
80
250
150
250
80
250
150
250
80



P(M)
Q)P(M
P(Q/M)
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 42
EXEMPLO 1 – SOLUÇÃO
Em uma pesquisa realizada com 10000 consumidores 
sobre a preferência da marca de sabão em pó, 
verificou-se que: 6500 utilizam a marca X; 5500 utilizam 
a marca Y; 2000 utilizam as duas marcas. Foi sorteada 
uma pessoa desse grupo e verificou-se que ela utiliza a 
marca X. Qual a probabilidade dessa pessoa ser 
também usuária da marca Y?
n (S) = total de consumidores = 10000
A= usuário da marca X = 6500 – 2000 = 4500
B= usuário da marca Y = 5500 – 2000 = 3500
A ∩ B = usuário da marca X e Y = 2000
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 43
EXEMPLO 2 – PROBABILIDADE CONDICIONAL
n(S)= 10.000
2.000
4.500
3.500
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EXEMPLO 2 – SOLUÇÃO
44%ou 0,44
P(A)
A)P(B
 
P(A)
P(A)
A)P(B








9
4
9
20
5
1
20
9
5
1
20
9
5
1
)A/B(P,Logo
20
9
100
45
10000
4500
)S(n
)A(n
5
1
10
2
10000
2000
)S(n
)AB(n
)AB(P
?)A/B(P


ou
)P(B/A)P(A...)P(B/A)P(A)P(B/A)P(AP(B) nn2211 
TEOREMA DA PROBABILIDADE TOTAL
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 45
Uma urna contém 3 bolas brancas e 2 amarelas.
Uma segundaurna contém 4 bolas brancas e 2 amarelas. 
Escolhe-se, ao acaso, uma urna e dela retira-se, também 
ao acaso uma bola.
Qual a probabilidade de que a bola seja branca?
Solução:
P(B) = ?
As urnas I e II são eventos que formam uma partição do 
espaço amostral S e B o evento “sair bola branca”.
EXEMPLO – TEOREMA DA PROBABILIDADE TOTAL
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 46
Pelo Teorema da Probabilidade Total:
Calculamos as probabilidades separadamente:
Substituímos no Teorema acima:
P(B/II)P(II)P(B/I)P(I)P(B) 
63,33% ou 0,6333
30
19
30
10
30
9
6
2
10
3
P(B)
3
2
2
1
5
3
2
1
P(B) 
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DIAGRAMA EM ÁRVORE
P(B)=
Portanto,
P(B) = 0,6333
ou
63,33%
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TEOREMA DE BAYES
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 49
Temos duas urnas A e B.
A urna A tem 3 moedas de ouro e 2 de prata.
A urna B tem 4 moedas de ouro e 1 de prata. 
Seleciona-se uma urna e dela retira-se uma moeda. A 
moeda é de ouro.
Qual a probabilidade que a urna A tenha sido a 
escolhida?
EXEMPLO – TEOREMA DE BAYES
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 50
Solução:
P(A/o) = ? Pelo Teorema de Bayes:
Calculando as probabilidades: Então:
Qual a probabilidade que a urna A tenha sido a 
escolhida (dado que a moeda é de ouro)? 
Eventos de S: A, B, O
A e B: eventos que formam uma partição de S
O = “retirar uma moeda de ouro” P(o/B)P(B)P(o/A)P(A)
P(o/A)P(A)
P(A/o)


 42,86% ou 0,4286
7
3
P(A/o)
7
3
7
10
10
3
10
7
10
3
10
4
10
3
10
3
P(A/o)
5
4
2
1
5
3
2
1
5
3
2
1
P(A/o)







FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 51
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 52
𝟏
𝟐
𝟏
𝟐
A
B
o
o
p
p
𝟑
𝟓
𝟐
𝟓
𝟒
𝟓
𝟏
𝟓
DIAGRAMA EM ÁRVORE
42,86% ou 0,4286
7
3
P(A/o)
7
3
7
10
10
3
10
7
10
3
10
4
10
3
10
3
P(A/o)
5
4
2
1
5
3
2
1
5
3
2
1
P(A/o)








)()(
azul) (caminho OU vermelho) (caminho
vermelho caminho
P(A/o)
ourode moeda obterpara possíveis caminhos os todos
ouro)de (moeda E A)urna da (caminho
P(A/o)

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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
COSTA NETO, Pedro Luiz de Oliveira;CYMBALISTA, Melvin. 
Probabilidades. 2 ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2005.
CRESPO, Antônio Arnot. Estatística Fácil. São Paulo: Atual 
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MARTINS, Gilberto de Andrade; DONAIRE, Denis. Princípios 
de Estatística. 4 ed. São Paulo: Atlas, 2012 (900 exercícios 
resolvidos e propostos).
MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística Básica: probabilidade. 
6 ed. São Paulo: Makron Books, 1994.
FATEC/2014 - PROBABILIDADE - Profª Nanci 53