O problema de Monty Hall é um problema que surgiu a partir de um concurso televisivo dos Estados Unidos chamado Let’s Make a Deal, exibido na década de 1970. O jogo consiste no seguinte: Monty Hall (o apresentador) apresentava 3 portas a um concorrente, sabendo que atrás de uma delas, escolhida ao acaso, está um carro e que as outras duas têm um bode. O protocolo da brincadeira é: Show
O problema é determinar a estratégia (trocar ou não trocar no passo 4) que maximiza a chance de ganhar o carro. Assista ao show aqui. Teste o jogo aqui. Um experimento aleatório é qualquer processo que nos fornece um resultado que não sabemos qual é até que o processo termine. Vários processos se encaixam nessa descrição vaga: lançamento de uma moeda, lançamento de um dado, o tempo de vida de uma lâmpada, e muitos outros. Um modelo probabilístico é um modelo matemático de um experimento aleatório, consiste de um espaço amostral, um espaço de eventos e uma probabilidade para cada evento. — Espaço amostral — O espaço amostral de um experimento, denotado por , é um conjunto que representa todos os resultados possíveis do experimento.
Notemos que os resultados do experimento 4 estão superestimado no sentido de que, por exemplo, não é possível ocorrência do resultado . O que é importante no espaço amostral é que Se o espaço amostral é finito ou infinito mas enumerável então ele é chamado de espaço amostral discreto. Caso contrário, os espaços infinitos mas não enumerável que consideraremos são chamados de espaço amostral contínuo. Por exemplo, são espaços discretos os espaços amostrais dos experimentos , e dados no exemplo 3 acima. Os experimentos e têm espaços contínuos. — Probabilidade clássica: Probabilidade em Espaços Equiprováveis — No modelo clássico com espaços amostrais finitos todos os pontos do espaço amostral são igualmente prováveis, isto é, para todo , a probabilidade de ocorrer é e ocorre com probabilidade
Notemos que , que segue da equação (13) que se ou ocorre com probabilidade
Também decorre de (13) que portanto e .
Notemos que a probabilidade de não depende da sua natureza, depende apenas da sua cardinalidade . O problema de determinar a probabilidade resume-se num problema de contagem, queremos contar quantos elementos são favoráveis à ocorrência de .
Solução: No total são 13 bolas das quais escolhemos 3. O número de possíveis resultados é . São modos diferentes de escolher uma bola branca e modos diferentes de escolher uma bola preta, portanto, o evento “6 bolas brancas e 5 bolas pretas” ocorre de modos diferentes, pelo princípio multiplicativo. Portanto a probabilidade é
Solução: Seguindo a mesma linha de raciocínio do exemplo anterior, a probabilidade é Explique os detalhadamente como se chega a esse resultado.
Solução: O número de maneiras distintas de distribuir as cartas é o número de maneiras de distribuir 52 bolas distinguíveis em 4 caixas disntinguíves de modo que cada caixa receba 13 bolas. Vimos (exercício 14 da aula de Combinatória) que isso pode ser feito de maneiras distintas. Agora, fixamos um naipe, digamos paus. Denotamos por
o evento “o primeiro jogador receba todas as cartas de paus”. As 13 cartas de paus são entregues ao primeiro jogador e as
cartas restantes são distribuídas aleatoriamente entre os outros 3 jogadores. e, se
denotam os eventos “o segundo jogador receba todas as cartas de paus”, “o terceiro jogador receba todas as cartas de paus” e “o quarto jogador receba todas as
cartas de paus”, então a probabilidade que algum jogador recebe todas as cartas de paus é a probabilidade da união de quatro subconjuntos disjuntos, cada um com a probabilidade dada acima, ou seja,
Solução: Os ases podem ser distribuídos de modos distintos e para cada um desses modos as 42 cartas restantes são distribuídas pelos jogadores de maneiras distintas. Portanto a probabilidade é
que vale, aproximadamente, . Num espaço amostral finito há uma única maneira de definir probabilidade com todos os elementos do espaço amostral igualmente prováveis. Esta probabilidade define matematicamente a expressão intuitiva “aleatório” (como em escolha aleatória de uma carta de baralho, lançamento aleatório de dado, escolha aleatória de um indivíduo de uma população). Uma escolha aleatória é um resultado de um experimento idealizado com respostas equiprováveis.
— Probabilidade geométrica — o modelo clássico em espaços contínuos — No caso de espaço amostral contínuo temos um pouco mais de trabalho. O principal objetivo dessa seção é chamar a atenção para alguns problemas de modelagem probabilística quando tratamos o caso contínuo. No caso finito a probabilidade é proporcional a cardinalidade do subconjunto, numa região do plano a probabilidade é proporcional a área do subconjunto.
Podemos definir probabilidade num intervalo da reta com sendo proporcional ao seu comprimento. Por exemplo, um ponto escolhido aleatoriamente numa corda de 1 metro está a 10 centímetros de um de seus extremos com probabilidade .
Quanto à probabilidade geométrica, seu início se deu através de Georges-Louis Leclerc, conhecido como Conde de Buffon (1707–1788), com o conhecido problema das Agulhas de Buffon.
Notemos que como no caso finito vale a equação (14) ; vale a equação (15); vale (16) , vale a equação (17) e vale . Claramente, para todo . Um problema dessa abordagem, que é bastante intuitiva, é que não é possível definir área para todo subconjunto (limitado) do plano, portanto, alguns subconjuntos não tem uma probabilidade associada. (Uma referência para esse fato é B.R. Gelbaum, J.M.H. Olmsted, Counterexamples in Analysis, capítulo 11) Veja aqui o caso análogo de intervalos na reta. Outro problema é que, ao contrário do caso finito, uma escolha aleatória não define unicamente o modelo probabilístico, como exemplifica o fato conhecido como Paradoxo de Bertrand, no qual três interpretações diferentes para escolha aleatória leva a três resultados distintos. O fato importante para o qual chamamos a atenção de que pode ocorrer que nem todo subconjunto admita probabilidade só ocorre quando o espaço amostral é infinito e não-enumerável. Há casos em que não é possível definir para todo quando é infinito e não-enumerável (lei aqui se está curioso, com a advertência de que é, tecnicamente, bastante difícil). A solução adotada é consideramos uma família de subconjuntos de para os quais podemos atribuir uma probabilidade, chamados eventos aleatórios. — Eventos — Um evento aleatório, associado a um experimento aleatório, é um subconjunto de sobre o qual podemos dizer, quando da realização do experimento, se ocorre ou não ocorre; em especial O espaço de eventos é uma família de eventos de à qual os eventos certo e impossível pertencem, o complemento de todo evento do espaço també, pertence ao espaço e a união de eventos do espaço também pertence ao espaço de eventos. Falaremos mais sobre o espaço de eventos adiante. Na realização de um experimento o evento ocorre se o resultado é um elemento (ou subconjunto) de , por conseguinte, o evento complementar de é o evento em que não ocorre.
e são eventos disjuntos ou mutuamente exclusivos quando não têm elementos em comum, isto é, . Uma sequência de eventos é dita de eventos mutuamente exclusivos se os eventos são mutuamente exclusivos quando tomados dois-a-dois. No caso geral, consideramos uma família de subconjuntos de para os quais podemos atribuir uma probabilidade, chamados eventos aleatórios, ou eventos simplesmente, que deve satisfazer
na Matemática uma família de subconjuntos como acima é dita -álgebra de subconjuntos de . Notemos que se e são eventos aleatórios então também o são: , e . A probabilidade propriamente dita, de acordo com a definição moderna, é uma função definida num espaço de eventos (uma -álgebra) e que satisfaz certos axiomas. Quais são os elementos do espaço amostral?O espaço amostral é um conjunto representado pela letra grega Ω, e seu número de elementos é representado por n(Ω). Um ponto amostral é um resultado possível e único de um experimento aleatório. No exemplo do lançamento de um dado, os pontos amostrais são: 1, 2, 3, 4, 5 e 6.
Qual é o espaço amostral de 1 a 20?Mila! Sendo o dado o espaço amostral com a numeração de 1 a 20 ,vamos escrever o os números que compõe esse espaço. P(U)={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20}=20 elementos. No segundo momento vamos escrever um subconjunto do espaço amostral composto por números primos.
O que é um espaço amostral de um experimento aleatório?O espaço amostral, denotado pela letra S, é o conjunto de todos os possíveis resultados de um experimento aleatório.
O que é um espaço amostral e evento?Espaço Amostral e Evento#
O espaço amostral é o conjunto de todos os resultados possíveis que um evento pode ocorrer em um experimento aleatório. Para representar o espaço amostral, vamos identificá-lo com a letra U. O evento é qualquer subconjunto do espaço amostral.
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