No Lançamento De Um Dado Qual A Probabilidade De Sair A F

1 Definição: dados dois conjuntos A e B, uma relação f: A→B é chamada função quando associa a cada elemento de A um único elemento de B. O domínio de f é o conjunto A, o contra-domínio de f é o conjunto B e a imagem de f é o subconjunto de B formado por todos os elementos que estão em correspondência com os elementos de A. CONJUNTOS 1 - Noções Básicas Classificações a) sobrejetora: conjunto-imagem = contradomínio. b) injetora: se x1,x2 ∈A, com x1≠x2, então f(x1)≠f(x2).…

BÁSICOS 1.1 OBJETIVOS O objetivo deste conteúdo é fazer uma síntese da história da probabilidade; distinguir eventos favoráveis de eventos possíveis; calcular a probabilidade de um evento; dar exemplos onde se aplica a lei da soma e da multiplicação; discriminar as situações que envolvem probabilidades condicionais e construir uma árvore de probabilidades. 1.2 INTRODUÇÃO: Um pouco da história da probabilidade No mundo dos negócios como na vida em geral, muito do que fazemos…

sugestão: bmreis2@yahoo.com.br ) Apostila de PROBABILIDADE e ESTATÍSTICA Prof. Braulino Mattos Capítulo 1 Estatística: Conceitos Preliminares 1.1 Introdução A Estatística t rat a dos mét odos cient íficos para coleta, organização, resumo, apresentação e análise de dados, visando também à tomada de decisões. Para isso, ela cont a com t écnicas poderosas para ext rair informações significat ivas a part ir de quant idades enormes de dados brut os, como fazer inferências…

tempo por ele gasto (expresso em horas, minutos ou segundos). vmédia = distância percorrida / tempo gasto Exemplo: Suponhamos que um carro de Fórmula MAT percorreu 328Km em 2h. Qual foi a velocidade média do veículo nesse percurso? A partir dos dados do problema, teremos: vmédia = 328 Km / 2h = 164 Km/h o que significa que a velocidade média do veículo durante a corrida foi de 164 Km/h, ou seja, para cada hora percorrida o carro se deslocou 164 Km. 2. Escala: Uma das aplicações…

UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE CENTRO DE ESTUDOS GERAIS INSTITUTO DE MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA PROBABILIDADE Ana Maria Lima de Farias Luiz da Costa Laurencel Abril de 2006 Conteúdo 1 Probabilidade - Conceitos Básicos 1.1 Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Experimento aleatório, espaço amostral 1.2.1 Experimento aleatório . . . . . 1.2.2 Espaço amostral . . . . . . . . . 1.2.3 Eventos aleatórios . . . . . . . . 1.3 Exemplos . . . . . . . . . . . . .

LISTA DE EXERCÍCIOS PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA BÁSICA Prof. Cezar Augusto Cerqueira PROBABILIDADE E VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS 1)Descreva o especo amostral para os seguintes experimentos: a)uma moeda é lançada duas vezes e observam-se as faces obtidas b) uma moeda é lançada 3 vezes e observam-se as faces obtidas c)dois dados são lançados simultaneamente e estamos interessados nas faces observadas. d) dois dados são lançados simultaneamente e estamos interessados na soma dos pontos. 2)

E238 do tópico 02. Exercitando E.218 – Dois dados, um vermelho e um verde, são lançados e observa-se os números nas faces de cima. Possibilidades no espaço amostral: Ω = {(1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (1,6) (2,1), (2,2), (2,3), (2,4), (2,5), (2,6) (3,1), (3,2), (3,3), (3,4), (3,5), (3,6) (4,1), (4,2), (4,3), (4,4), (4,5), (4,6) (5,1), (5,2), (5,3), (5,4), (5,5), (5,6) (6,1), (6,2), (6,3), (6,4), (6,5), (6,6)} Exercitando E.223 – Uma moeda e um dado são lançados. Considere o…

T+TP Probabilidade Condicional; •Teorema de Bayes; •Teoria sobre acontecimentos; • Axiomática das probabilidades; •. • Resolução de exercícios sobre a matéria dada. 1 Teorema de Bayes (1702-1761) O interesse do teorema de Bayes para problemas biológicos e em particular de genética, reside no facto seguinte: Observa-se um acontecimento B, que nós sabemos ser susceptível de ter sido ocasionado por um qualquer dos acontecimentos A1,A2,…,An. Pretendese saber qual a…

|1| MATEMÁTICA CIÊNCIA E APLICAÇÕES 2 Probabilidade 20 Exercícios 1. a) Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6} b) E1 = {3, 6} c) E2 = {1, 4 , 6} 11. a) Ω = {Sul, Sudeste, Centro-Oeste, Norte, Nordeste} 3. Sendo K cara e C coroa, temos: a) Ω = {(K, K), (K, C), (C, K), (C, C)} b) E = {(K, K), (K, C), (C, K)} ... b) Ac = {2, 3, 4, 6} 12. Ω = {1, 2, ..., 100} 1 = 1% 100 n(E) = 37 ⇒ p(E) = 37 = 37% 100 c) E = {10, 11, ..., 99} 26 a) n(Ω) = 6 ·…

Professor na Universidade Barra Mansa – UBM nos cursos de Engenharia de Produção e de Petróleo. Professor da Universidade Estácio de Sá - UNESA nas disciplinas de Gestão Financeira de Empresas, Fundamentos da Contabilidade e Matemática Financeira, Probabilidade e Estatística para o curso de Engenharia de Produção, Estatística I e II para o curso de Administração, Ergonomia, Higiene e Segurança do Trabalho, Gestão de Segurança e Análise de Processos Industriais (Gestão Ambiental),…