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P ( A І B ) = P ( A ∩ B ) / P ( B )
P ( B ) = 1 – P ( B )
P(C) = P(C ( A) + P(C ( A) = P(C|A)(P(A) + P(C|A)(P(A)
 P(B|A) = P(A|B)P(B) / P(A|B)P(B)+ P(A|B)P(B)
E(X) = S xi × P(X)
E(a + bX) = a + bE(X)
E(X1+X2+…+Xk) = E(X1)+ E(X2)+…
Var(X) = S [xi – E(X)]2× P(X = xi) = E[X – E(X)]2
Var(a + bX) = b2 Var(X)
Var(X1+X2+…+Xk) = Var(X1)+ Var(X1)+… (se X1, X2 etc. são independentes)
DP(X) = (X = (Var(X)
Cov(X, Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
Bernoulli: Sequência de ensaios independentes com resultado binário (i.e. do tipo: sucesso ou fracaço; 0 ou 1; compra ou não compra) com Pr{sucesso} = p e, claro, P{fracasso}=1-p
Distribuição Geométrica: Pr{número de ensaios de Bernoulli até obter o primeiro sucesso}: P(X=x|p)=(1-p)x-1p ; E[X]=1/p ; Var[X]=1/p2 
Distribuição Binomial: Pr{ r sucessos em n ensaios de Bernoulli} (tentativas do mesmo experimento) p.ex. obter r bolas de mesma cor no sorteio, com reposição, de n bolas de urna com bolas só de 2 cores diferentes. Só há dois resultados possíveis. A probabilidade p de sucesso não muda de uma tentativa a outra. Os resultados são seqüencialmente independentes. 
 , 
Distribuição de Poisson: Probabilidade de ocorrência de eventos raros, no tempo e no espaço. Eventos podem ocorrer em qualquer de um número muito grande de lugares dentro da unidade de medida (metro quadrado, hora, etc.). Em qualquer ponto no tempo ou no espaço, a probabilidade de ocorrência é pequena. Eventos são independentes entre si. 
 ; 
Distribuição Exponencial: Modela tempos de espera entre eventos independentes (v.a. contínua). Associada à distribuição de Poisson: o tempo/espaço entre eventos de Poisson segue uma distribuição exponencial. 
 ; 
Distribuição Beta: Distribuição contínua usada para modelar uma v.a. que pode assumir valores entre 0 e 1. Aplicação típica: distribuição de probabilidade de um percentual ou proporção de indivíduos com uma característica numa população. 
 ; 
Distribuição Normal: 
 ; 
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