Uma Urna Contém 5 Fichas Vermelhas E 4 Brancas

LISTA DE EXERCÍCIOS DE PROBABILIDADE – 2 1) Em um lote de 12 peças, 4 são defeituosas, 2 peças são retiradas uma após a outra, sem reposição. Qual a probabilidade de que ambas sejam boas? 2) Em certo colégio, 5% dos homens e 2% das mulheres têm mais do que 1,80 m de altura. Por outro lado, 60% dos estudantes são homens. Se um estudante é selecionado aleatoriamente e tem mais de 1,80m de altura, qual a probabilidade de que o estudante seja mulher? 3)…

lagosta, camarão, formiga, ácaro, caranguejo, abelha, carrapato, escorpião e gafanhoto. Qual é a probabilidade de que ambos os artrópodes escolhidos para a pesquisa de Francisco não sejam insetos? a) 49 144 b) 14 33 c) 7 22 d) 5 22 e) 15 144 2. Um circuito é composto por uma bateria, cuja diferença de potencial elétrico (d.d.p.) vale V, além de duas lâmpadas idênticas e duas chaves (interruptores). Todos os componentes do circuito estão em perfeito…

{3, 5, 1} (sortear cara ao jogar uma moeda) (sortear um número ímpar entre 24 e 28) (lançar um número ímpar no dado) Probabilidade Eventos – Características 1) Evento que contém todos os elementos do espaço amostral chama-se evento certo. 2) Evento que não contém qualquer elemento do espaço amostral chama-se evento impossível. 3) Dois eventos A e B são mutuamente exclusivos se não têm em comum qualquer elemento do espaço amostral. Probabilidade Eventos –…

simples, pois é composto por mais de um evento simples, tal como “dois e seis” ou “três e cinco”. •evento certo: é aquele que ocorre em qualquer realização do experimento. Exemplo de evento certo: no lançamento de um dado fatalmente sairá a face 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. •evento impossível: é aquele que não ocorre em qualquer realização do experimento. Exemplo de evento impossível: no lançamento de um dado sair a face 7. Logo, se o evento favorável (A) for constituído por um conjunto vazio,…

formado pelos inteiros positivos de 1 a 10. Sejam A = {2, 3, 4}; B = {3, 4, 5} e C = {5, 6, 7}. Enumere os elementos dos seguintes conjuntos: ̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ̅ ∩ B; (b) A ̅ ∪ B; (c)A ̅ ∩ B ̅; (d) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ (a) A (B ∩ C); (e) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ A ∩ ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ A ∩ (B ∪ C) 1.2.Suponha que o conjunto fundamental U seja dado por U = {x| 0 ≤ x ≤ 2}. Sejam os conjuntos 1 1 3 A e B definidos da forma seguinte: A = {x| 2 < x ≤ 1} e B = {x| 4 ≤ x < 2}. Descreva os seguintes conjuntos: ̅∩B ̅; (c) ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅

10 – Tecnologia de Amostragem 3.10.1 – Amostragem Probabilística 3.10.2 – Amostragem Não- Probabilística 4 – Variável 4.1 – Técnicas de Descrição Gráfica 4.2 – Descrição Gráfica das Variáveis (qualitativas e quantitativas) 4.3 – Descrição Gráfica das Variáveis quantitativas Contínuas 5 – Medidas de Tendência Central 5.1 – Média Aritmética Simples 5.2 – Mediana 5.3 – Moda Pag. 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 21 22 22 22 22 23 23 23 23 23 24 25 26 26 27 28 28 28 29 29 29…

AMOSTRAL Dado um fenômeno aleatório, isto é, sujeito às leis do acaso, chamamos de espaço amostral ao conjunto formado por todos os resultados possíveis de ocorrer. Exemplos:   Lançamento de um dado, observando a face voltada para cima  E = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Lançamento de duas moedas, observando as faces voltadas para cima  E = {(ca, ca), (ca, co), (co, ca), (co, co)}. Observações: a) b) c) d) e) P(E) = 1 P() = 0 0  P(A)  1 P(A) + P( A ) = 1 P(A  B) = P(A) + P(B) – P(A  B)…

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA INSTITUTO DE MATEMÁTICA - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA MAT 027 - ESTATISTICA IV 450 400 350 No of obs 300 250 200 150 100 50 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Upper Boundaries (x np = 53 C: o indivíduo apresenta pressão arterial elevada => nc = 20 Q: o indivíduo simultaneamente tem peso normal e pressão arterial elevada. Q = P ∩ C => nP ∩ C = 8 Assim: nQ = 8 Usando a definição de probabilidade, queremos…

1 4 PROBABILIDADES As aplicações iniciais referiam-se quase todas a jogos de azar. O ponto de desenvolvimento da teoria das probabilidades pode ser atribuído a Fermat (1601-1665) e Pascal (1623-1662). Atualmente os governos, as empresas, as organizações profissionais incorporam a teoria das probabilidades em seus processos de deliberações. A utilização das probabilidades indica que existe um elemento de acaso, ou incerteza, quanto à ocorrência ou não de um evento futuro.…

1 4 PROBABILIDADES As aplicações iniciais referiam-se quase todas a jogos de azar. O ponto de desenvolvimento da teoria das probabilidades pode ser atribuído a Fermat (1601-1665) e Pascal (1623-1662). Atualmente os governos, as empresas, as organizações profissionais incorporam a teoria das probabilidades em seus processos de deliberações. A utilização das probabilidades indica que existe um elemento de acaso, ou incerteza, quanto à ocorrência ou não de um evento futuro.…