Probabilidade

Introdução

A teoria de probabilidade consiste em utilizar a intuição humana para estudar os fenômenos do nosso cotidiano de trabalho. Para isso, vamos utilizar o princípio básico do aprendizado humano que é a ideia de experimento. Podemos classificar os experimentos em dois tipos: aleatórios (casuais) e não aleatórios (determinísticos). Os experimentos determinísticos são totalmente caracterizados a priori, ou seja, são fenômenos em que o resultado é sabido antes mesmo em que ele ocorra e desta forma, nada temos a fazer. Os experimentos que iremos estudar são os aleatórios, dos quais não sabemos o resultado a priori, ou seja, são acontecimentos cujos resultados não podem ser previstos. A seguir tratamos os termos básicos associados a modelagem dos experimentos aleatórios. Definição 1.1: O primeiro elemento na modelagem de um experimento é o espaço amostral, que consiste no conjunto de todos os possíveis resultados do experimento. Ao estudarmos uma característica da qualidade de um processo (ou produto), o espaço amostral consiste de todos os resultados possíveis que a característica da qualidade pode assumir. Geralmente representaremos esse conjunto por S ou por . Por exemplo, se o experimento é lançar uma moeda e verificar a face voltada para cima, o espaço amostral é o conjunto S = {cara, coroa}. Para o lançamento de um dado de seis faces, o espaço amostral é S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Exemplo 1.1: Considere um experimento no qual classificamos um produto em defeituoso ou não defeituoso. Neste caso, o espaço amostral é S = {defeituoso, não defeituoso}. Exemplo 1.2: Em um experimento para contar o número de pessoas com diabetes na cidade de São Paulo, obtemos como espaço amostral S = {0, 1, 2, 3, ... }. Ao projetarmos nosso experimento formulamos perguntas (ou conjecturas) associadas