Diferenças entre edições de "Probabilidade condicionada"

Da Thinkfn

Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home1/thinkfnw/public_html/wiki/includes/diff/DairikiDiff.php on line 390
(Desfeita a edição 7356 de Nabor (Discussão))
 
Linha 1: Linha 1:
'''COMUNICADO Nº 01'''
+
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'').
  
: '''Thorn Gilts'''
+
==Definição==
: '''Rightsideclub'''
+
A probabilidade de ''A'' condicionada por ''B'' (ou dado ''B'', ou sabendo que ''B'') é definida por:
: '''Simulador Humano'''
+
 
: '''Rui Resende'''
+
:<tex>P(A \mid B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}.</tex>
: '''RR economics'''
+
 
: '''Market Maker'''
+
==Exemplo==
: '''Orson Vaughn'''.
+
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.
 +
 
 +
==Acontecimentos independentes==
 +
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''.
 +
 
 +
==Teorema de Bayes==
 +
O [[teorema de Bayes]] relaciona as probabilidade de ''A'' e ''B'' com as respectivas probabilidades condicionadas mútuas. Este teorema afirma que:
 +
 
 +
:<tex>P(B \mid A)= P(A \mid B) \cdot \frac{P(B)}{P(A)}.</tex>
 +
 
 +
==Falácia da probabilidade condicionada==
 +
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.
 +
 
 +
 
 +
{{Wikipedia|Probabilidade_condicionada}}
 +
 
 +
[[Categoria:Teoria das probabilidades]]
 +
[[Categoria:Estatística]]

Edição atual desde as 05h40min de 14 de janeiro de 2008

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).

Definição

A probabilidade de A condicionada por B (ou dado B, ou sabendo que B) é definida por:

P(A \mid B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}.

Exemplo

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.

Acontecimentos independentes

Dois acontecimentos dizem-se independentes se P(A \cap B)=P(A)\cdot P(B). Isto significa que P(A \mid B)=\frac{P(A)\cdot P(B)}{P(B)}=P(A), ou seja, que a ocorrência de B não tem qualquer efeito sobre a probabilidade de acontecer A.

Teorema de Bayes

O teorema de Bayes relaciona as probabilidade de A e B com as respectivas probabilidades condicionadas mútuas. Este teorema afirma que:

P(B \mid A)= P(A \mid B) \cdot \frac{P(B)}{P(A)}.

Falácia da probabilidade condicionada

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.


Smallwikipedialogo.png

Esta página usa conteúdo da Wikipedia. O artigo original estava em Probabilidade_condicionada. Tal como o Think Finance neste artigo, o texto da Wikipedia está disponível segundo a GNU Free Documentation License.