Estatística - Teorema Multiplicativo de Probabilidade
Para eventos independentes
O teorema afirma que a probabilidade de ocorrência simultânea de dois eventos independentes é dada pelo produto de suas probabilidades individuais.
O teorema pode ser estendido a três ou mais eventos independentes também como
Exemplo
Problem Statement:
Uma faculdade deve nomear um professor que deve ter bacharelado, MBA e doutorado em D, cuja probabilidade é $ {\ frac {1} {20}} $, $ {\ frac {1} {25} } $ e $ {\ frac {1} {40}} $ respectivamente. Encontre a probabilidade de fazer com que tal pessoa seja indicada pelo colégio.
Solution:
Probabilidade de uma pessoa ser B.Com.P (A) = $ {\ frac {1} {20}} $
Probabilidade de uma pessoa ser MBA P (B) = $ {\ frac {1} {25}} $
Probabilidade de uma pessoa ser um Ph.DP (C) = $ {\ frac {1} {40}} $
Usando o teorema multiplicativo para eventos independentes
Para eventos dependentes (probabilidade condicional)
Conforme definido anteriormente, eventos dependentes são aqueles em que as ocorrências ou não ocorrências de um evento afetam o resultado do próximo evento. Para tais eventos, o teorema multiplicativo declarado anteriormente não é aplicável. A probabilidade associada a tais eventos é chamada de probabilidade condicional e é dada por
P (A / B) = $ {\ frac {P (AB)} {P (B)}} $ ou $ {\ frac {P (A \ cap B)} {P (B)}} $
Leia P (A / B) como a probabilidade de ocorrência do evento A quando o evento B já ocorreu.
Da mesma forma, a probabilidade condicional de B dado A é
P (B / A) = $ {\ frac {P (AB)} {P (A)}} $ ou $ {\ frac {P (A \ cap B)} {P (A)}} $
Exemplo
Problem Statement:
Uma moeda é lançada 2 vezes. O lance resultou em uma cabeça e uma cauda. Qual é a probabilidade de que o primeiro lance resultou em uma cauda?
Solution:
O espaço amostral de uma moeda lançada duas vezes é dado como S = {HH, HT, TH, TT}
Seja o Evento A o primeiro lançamento resultando em cauda.
O evento B é que uma cauda e uma cabeça ocorreram.