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Espaço de probabilidade e axiomática de Kolmogorov

Espaço de probabilidade e axiomática de Kolmogorov

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Docente: Madalena B

Resumo

Espaço de probabilidade e axiomática de Kolmogorov

Axiomática de Kolmogorov

Considera EE um espaço amostral associado a uma experiência aleatória. Seja PP uma função que a cada acontecimento AA​ faz corresponder a sua probabilidade de acontecer, P(A)P(A).​


AXIOMAS
1.
P(A)0P(A)\ge0, para todo o acontecimento AA​​
2.
P(E)=1P(E)=1​​
3.
Sejam  AA e BB dois acontecimentos quaisquer, se AB=A \cap B=\empty então P(AB)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A)+ P(B)​​


Nota: Quando EE é um conjunto finito, considera-se que o domínio da função PP é o conjunto dos subconjuntos de EE, P(E)\mathscr{P}(E). E diz-se que (E,P(E),P)(E, \mathscr{P}(E), P) é um espaço de probabilidade.


Exemplo

Considera uma experiência aleatória que consiste no lançamento de uma moeda ao ar duas vezes consecutivas.


E={(coroa,coroa),(cara,cara),(coroa,cara),(cara,coroa)}E=\{(\mathrm{coroa}, \mathrm{coroa}),(\mathrm{cara}, \mathrm{cara}),(\mathrm{coroa}, \mathrm{cara}),(\mathrm{cara}, \mathrm{coroa})\}

​​

Como podes ver P(E)=1P(E)=1, dado que irá sair sempre um dos resultados do espaço amostral.

Se te pedirem para calculares a probabilidade de sair duas vezes cara ou duas vezes coroa, fazes:

A:A:​ "Sair duas vezes coroa".

B:B: "Sair duas vezes cara".

Como AB=A\cap B= \empty então P(AB)=P(A)+P(B)=14+14=12P(A \cup B) = P(A)+ P(B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{4}=\frac{1}{2}.


Acontecimentos complementares

Seja AA um acontecimento, tem-se que o seu acontecimento complementar, Aˉ\bar{A}, é o acontecimento que se realiza se e só AA não se realizar.


Exemplo

Considera uma experiência aleatória que consiste no lançamento de um dado de 66​ faces numerado de 11​ a 66. O conjunto EE​ é o espaço amostral.​

Sejam os acontecimentos:

A:A: Sair número ímpar.

B:B: Sair número par.


AA​ e BB​ são complementares porque ou sai dado com face impar ou dado com face par. Ou seja:

AB=A \cap B=\empty e AB=EA \cup B=E​​

Propriedades

A partir dos três axiomas apresentados demonstram-se os seguintes teoremas.


TEOREMAS
P(Aˉ)=1P(A)P(\bar{A})=1-P(A)​​
P()=0P(\empty)=0​​
P(A)=P(AB)+P(ABˉ)P(A)=P(A\cap B)+P (A \cap \bar{B})​​
P(A\B)=P(A)P(AB)P(A \backslash B)=P(A) -P(A \cap B)​​
Se BAB \subset A , então P(A\B)=P(A)P(B)P(A \backslash B)=P(A)-P(B)​​
Se BAB \subset A , então P(B)P(A)P(B) \le P(A)​​
P(A)[0,1]P(A) \in [0,1]​​
P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)P(A \cup B)=P(A)+ P(B)- P(A \cap B)​​

​​Exemplo

Mostra que P(AB)P(A\B)=P(B)P(A \cup B)- P(A \backslash B)= P(B)


Utilizando os teoremas tem-se a seguinte demonstração.

P(AB)P(A\B)=P(A)+P(B)P(AB)(P(A)P(AB))=P(A)+P(B)P(AB)P(A)+P(AB)=P(B)P(A \cup B)- P(A \backslash B)= P(A)+ P(B)- P(A \cap B)-(P(A)-P(A \cap B))=P(A)+ P(B)- P(A \cap B)-P(A)+P(A \cap B)= \boxed{ P(B)}


Acontecimentos equiprováveis

Dois acontecimentos AA​ e BB dizem-se equiprováveis se P(A)=P(B)P(A)=P(B).


Exemplo

Considera o lançamento de um dado não viciado.

Cada uma das faces tem a mesma probabilidade de sair, logo os acontecimentos elementares da experiência aleatória são equiprováveis.



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FAQs - Perguntas Frequentes

P(E), onde E é o espaço amostral, é sempre 1?

A probabilidade de um acontecimento está sempre entre 0 e 1?

Qual é o valor da probabilidade de um acontecimento impossível?

Beta

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