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| − | A '''probabilidade condicionada''' refere-se à [[probabilidade]] de um evento ''A'' sabendo que ocorreu um outro evento ''B'' e representa-se por ''P''(''A''|''B'').
| + | '''COMUNICADO Nº 01''' |
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| − | ==Definição==
| + | : '''Thorn Gilts''' |
| − | A probabilidade de ''A'' condicionada por ''B'' (ou dado ''B'', ou sabendo que ''B'') é definida por:
| + | : '''Rightsideclub''' |
| − | | + | : '''Simulador Humano''' |
| − | :<tex>P(A \mid B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}.</tex> | + | : '''Rui Resende''' |
| − | | + | : '''RR economics''' |
| − | ==Exemplo==
| + | : '''Market Maker''' |
| − | Considere-se um baralho de 52 cartas. A probabilidade de ao retirar uma carta sair um rei é 4/52, ou 1/13. No entanto, se alguém retira uma carta e nos diz que é uma figura, então a probabilidade de ter saído um rei é 4/12=1/3, ou seja, ''P''(sair um rei|sair uma figura)=1/3.
| + | : '''Orson Vaughn'''. |
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| − | ==Acontecimentos independentes==
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| − | Dois acontecimentos dizem-se independentes se <tex>P(A \cap B)=P(A)\cdot P(B)</tex>. Isto significa que <tex>P(A \mid B)=\frac{P(A)\cdot P(B)}{P(B)}=P(A)</tex>, ou seja, que a ocorrência de ''B'' não tem qualquer efeito sobre a probabilidade de acontecer ''A''.
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| − | ==Teorema de Bayes==
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| − | O [[teorema de Bayes]] relaciona as probabilidade de ''A'' e ''B'' com as respectivas probabilidades condicionadas mútuas. Este teorema afirma que:
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| − | :<tex>P(B \mid A)= P(A \mid B) \cdot \frac{P(B)}{P(A)}.</tex> | + | |
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| − | ==Falácia da probabilidade condicionada==
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| − | A falácia da probabilidade condicionada consiste em supor que ''P''(''A''|''B'') é igual a ''P''(''B''|''A''). No entanto, pelo teorema de Bayes, estas probabilidades condicionadas só são iguais se ''A'' e ''B'' tiverem a mesma probabilidade.
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| − | {{Wikipedia|Probabilidade_condicionada}}
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| − | [[Categoria:Teoria das probabilidades]]
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| − | [[Categoria:Estatística]]
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