Tópico 12 – Probabilidade

Vamos aprender o básico do básico de probabilidade. Vocês terão mais de um curso com esse assunto!

Resultados Esperados

  1. Entender o que são eventos, massa e densidade.
  2. Entender algumas propriedades básicas de probabilidade.
  3. Independência e Bayes

Material Adaptado do DSC10 (UCSD)

Agenda

Abordaremos os fundamentos da teoria das probabilidades. Esta é uma lição de matemática; faça anotações escritas. ✍🏽

Alguns locais para ler mais sobre o assunto

A probabilidade é um assunto complicado. Se não clicar durante a aula ou nas tarefas, dê uma olhada nos seguintes recursos:

-Computational and Inferential Thinking, Chapter 9.5.

-Theory Meets Data, Chapters 1 and 2.

-Khan Academy’s unit on Probability.

Teoria da probabilidade

  • Algumas coisas na vida parecem aleatórias.
  • por exemplo. jogando uma moeda ou lançando um dado 🎲.
  • A probabilidade de ver “cara” ao lançar uma moeda honesta é $\frac{1}{2}$.
  • Uma interpretação da probabilidade diz que se lançássemos uma moeda infinitamente muitas vezes, então $\frac{1}{2}$ dos resultados seriam caras.

Terminologia

  • Experimento: Um processo ou ação cujo resultado é aleatório.
  • por exemplo, lançar um dado.
  • por exemplo, jogar uma moeda duas vezes.
  • Resultado: O resultado de um experimento.
  • por exemplo, os resultados possíveis do lançamento de um dado de seis lados são 1, 2, 3, 4, 5 e 6.
  • por exemplo, os resultados possíveis de jogar uma moeda duas vezes são HH, HT, TH e TT.
  • Evento: um conjunto de resultados.
  • por exemplo, o evento em que o dado cai num número par é o conjunto de resultados {2, 4, 6}.
  • por exemplo, o evento em que o dado cai em 5 é o conjunto de resultados {5}.
  • por exemplo, o evento em que há pelo menos 1 cara em 2 lançamentos é o conjunto de resultados {HH, HT, TH}.

Terminologia

  • Probabilidade: um número entre 0 e 1 (equivalentemente, entre 0% e 100%) que descreve a probabilidade de um evento.
  • 0: o evento nunca acontece.
  • 1: o evento sempre acontece.
  • Notação: se $A$ é um evento, $P(A)$ é a probabilidade desse evento.

Resultados igualmente prováveis

  • Se todos os resultados do evento $A$ forem igualmente prováveis, então a probabilidade de $A$ é
\[P(A) = \frac{\text{\# de resultados satisfatórios $A$}}{\text{número total de resultados}}\]
  • Exemplo 1: Suponha que lançamos uma moeda não enviesada 3 vezes. Qual é a probabilidade de vermos exatamente 2 caras?

Verificação de conceito ✅

Tenho três cartas: vermelha, azul e verde. Qual é a chance de eu escolher uma carta aleatoriamente e ela ser verde, então – sem devolvê-la – eu escolher outra carta aleatoriamente e ela ser vermelha?

  • A) $\frac{1}{9}$
  • B) $\frac{1}{6}$
  • C) $\frac{1}{3}$
  • D) $\frac{2}{3}$
  • E) Nenhuma das opções acima.

Probabilidades condicionais

  • Dois eventos $A$ e $B$ podem acontecer. Suponha que sabemos que $A$ aconteceu, mas não sabemos se $B$ aconteceu.
  • Se todos os resultados forem igualmente prováveis, então a probabilidade condicional de $B$ dado $A$ é:

\(P(B \text{ dado } A) = P(B | A) = = \frac{ \text{\# de resultados que satisfazem $A$ e $B$} }{ \text{\# de resultados satisfatórios $A$} }\)

  • Intuitivamente, isso é semelhante à definição da probabilidade regular de $B$, $P(B) = \frac{ \text{# de resultados satisfatórios $B$} }{ \text{número total de resultados} }$, se você restringir o conjunto de resultados possíveis apenas aos do evento $A$.

Verificação de conceito ✅

\[P(B \text{ dado } A) = P(B | A) = \frac{ \text{\# de resultados que satisfazem $A$ e $B$} }{ \text{\# de resultados satisfatórios $A$} }\]

Eu jogo um dado de seis lados e não digo qual é o resultado, mas digo que é 3 ou menos. Qual é a probabilidade de o resultado ser par?

  • A) $\frac{1}{2}$
  • B) $\frac{1}{3}$
  • C) $\frac{1}{4}$
  • D) Nenhuma das opções acima.

Probabilidade de que dois eventos aconteçam

  • Suponha novamente que $A$ e $B$ são dois eventos e que todos os resultados são igualmente prováveis. Então, a probabilidade de que $A$ e $B$ ocorram é
\[P(A \text{ e } B) = P(A, B) = \frac{ \text{\# de resultados que satisfazem $A$ e $B$} }{ \text{número total de resultados} }\]
  • Exemplo 2: Eu jogo um dado justo de seis lados. Qual é a probabilidade de o lançamento ser 3 ou menos e par?

A regra da multiplicação

  • A regra de multiplicação especifica como calcular a probabilidade de $A$ e $B$ acontecerem, mesmo que todos os resultados não sejam igualmente prováveis.
\[P(A \text{ e } B) = P(A) \cdot P(B \text{ dado } A)\]
  • Exemplo 2, novamente: Eu jogo um dado justo de seis lados. Qual é a probabilidade de o lançamento ser 3 ou menos e par?

E se $A$ não for afetado por $B$? 🤔

  • A regra de multiplicação afirma que, para quaisquer dois eventos $A$ e $B$, \(P(A \text{ e } B) = P(A) \cdot P(B \text{ dado } A)\)
  • E se saber que $A$ acontece não lhe disser nada sobre a probabilidade de $B$ acontecer?
  • Suponha que joguemos uma moeda honesta três vezes.
  • A probabilidade de o segundo lançamento dar cara não depende do resultado do primeiro lançamento.
  • Então, o que é $P(A \text{ e } B)$?

Eventos independentes

  • Dois eventos $A$ e $B$ são independentes se $P(B \text{ dado } A) = P(B) :$, ou equivalentemente se \(P(A \text{ e } B) = P (A) \cdot P(B)\)
  • Exemplo 3: Suponha que temos uma moeda que é viciada e dá cara com probabilidade de 0,7. Cada lançamento é independente de todos os outros lançamentos. Nós viramos 5 vezes. Qual é a probabilidade de vermos 5 caras seguidas?

Probabilidade de um evento não acontecer

  • A probabilidade de $A$ não acontecer é $1 - P(A) :$.
  • Por exemplo, se a probabilidade de amanhã fazer sol é 0,85, então a probabilidade de não fazer sol amanhã é 0,15.

Verificação de conceito ✅

Cada vez que ligo para minha avó 👵, a probabilidade de ela atender o telefone é $\frac{1}{3}$, independentemente para cada ligação. Se eu ligar três vezes para minha avó hoje, qual a chance de falar com ela pelo menos uma vez?

  • A) $\frac{1}{3}$
  • B) $\frac{2}{3}$
  • C) $\frac{1}{2}$
  • D)$1$
  • E) Nenhuma das opções acima.

Probabilidade de qualquer um dos dois eventos acontecer

  • Suponha novamente que $A$ e $B$ são dois eventos e que todos os resultados são igualmente prováveis. Então, a probabilidade de que $A$ ou $B$ ocorram é
\[P(A \text{ ou } B) = \frac{ \text{\# de resultados que satisfazem $A$ ou $B$} }{ \text{número total de resultados} }\]
  • Exemplo 4: Eu jogo um dado justo de seis lados. Qual é a probabilidade de o lançamento ser par ou pelo menos 5?

A regra de adição

  • Suponha que se $A$ acontecer, então $B$ não acontecerá, e se $B$ acontecer, então $A$ não acontecerá.
  • Tais eventos são chamados de mutuamente exclusivos – eles não têm sobreposição.
  • Se $A$ e $B$ são quaisquer dois eventos mutuamente exclusivos, então
\[P(A \text{ ou } B) = P(A) + P(B)\]
  • Exemplo 5: Suponha que eu tenha duas moedas tendenciosas, a moeda $A$ e a moeda $B$. A moeda $A$ dá cara com probabilidade 0,6 e a moeda $B$ dá cara com probabilidade 0,3. Eu jogo as duas moedas uma vez. Qual é a probabilidade de eu ver duas faces diferentes?

À parte: prova da regra de adição para eventos igualmente prováveis

Você não é obrigado a saber como “provar” nada neste curso; você pode achar isso interessante.

Se $A$ e $B$ são eventos que consistem em resultados igualmente prováveis ​​e, além disso, $A$ e $B$ são mutuamente exclusivos (o que significa que não têm sobreposição), então

\[\begin{align*} P(A \text{ ou } B) &= \frac{ \text{\# de resultados que satisfazem $A$ ou $B$} }{ \text{número total de resultados} } \\[1em] &= \frac{ (\text{\# de resultados satisfatórios $A$}) + (\text{\# de resultados satisfatórios $B$}) }{ \text{número total de resultados} } \\[1em] &= \frac{ (\text{\# de resultados satisfatórios $A$}) }{ \text{número total de resultados} } + \frac{ (\text{\# de resultados satisfatórios $B$}) }{ \text{número total de resultados} } \\[1em] &= P(A) + P(B) \end{align*}\]

Resumo, da próxima vez

  • Probabilidade descreve a probabilidade de ocorrência de um evento.
  • Existem várias regras para calcular probabilidades. Analisamos muitos casos especiais que envolviam eventos igualmente prováveis.
  • Existem duas regras gerais a ter em conta:
  • A regra de multiplicação, que afirma que para quaisquer dois eventos, $P(A \text{ e } B) = P(B \text{ dado } A) \cdot P(A) :$.
  • A regra de adição, que afirma que para quaisquer dois eventos mutuamente exclusivos, $P(A \text{ ou } B) = P(A) + P(B)$.
  • Próxima vez: simulações.
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