Probabilidade

Eventos Independentes e Teorema de Bayes

Para a disciplina de Matemática Finita por Ronan Soares

Eventos Independentes

quando saber se um aconteceu não ajuda à saber se outro aconteceu

Dois dados são lançados, saiu $5$ no primeiro...

Qual a chance do segundo ser par?

Definição

$A$ e $B$ são independentes se $P(A | B) = P(A)$

$$P(A \cap B) = P(A) P(B)$$

Exemplos

Independentes

Dois dados são lançados...

Saiu par no primeiro dado...

Qual a chance de sair par no segundo?

Dependentes

Dois dados são lançados...

Saiu 3 no primeiro dado...

Qual a chance da soma dar 5?

Independentes?

Em uma família nasceram 3 bebes...

Qual a probabilidade da 3ª ser menina quando as duas primeiras são?

Bayes

Motivação

Caixa $A$: 47% alface, 43% espinafre

Caixa $B$: 39% alface, 61% espinafre

Uma caixa foi aberta e um produto usado...

Descobriram espinafre estragado

Qual a chance de ter sido a caixa $B$?

Bayes

$A$ escolheu caixa $A$

$B$ escolheu caixa $B$

$Al$ pegou alface

$E$ pegou espinafre

Bayes

$P(A) = 1/2$ escolheu caixa $A$

$P(B) = 1/2$ escolheu caixa $B$

$Al$ pegou alface

$E$ pegou espinafre

Bayes

$P(A) = 1/2$ escolheu caixa $A$

$P(B) = 1/2$ escolheu caixa $B$

$P(E | A)$ pegou espinafre de $A$

$P(E | B)$ pegou espinafre de $B$

Bayes

$P(A) = 1/2$ escolheu caixa $A$

$P(B) = 1/2$ escolheu caixa $B$

$P(E | A) = 43/100$ pegou espinafre de $A$

$P(E | B) = 61/100$ pegou espinafre de $B$

Bayes

$P(A) = 1/2$ escolheu caixa $A$

$P(B) = 1/2$ escolheu caixa $B$

$P(E | A) = 43/100$ pegou espinafre de $A$

$P(E | B) = 61/100$ pegou espinafre de $B$

$P(B | E)?$

Bayes

$P(B | E)?$

$P(B | E) = P(B \cap E)/P(E)$

Bayes

$P(B | E)?$

$P(B | E) = P(B \cap E)/P(E)$

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

Bayes

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

Também...

$P(E | B) = P(E \cap B)/P(B)$

Bayes

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

Também...

$P(E | B) = P(E \cap B)/P(B)$

$P(E \cap B) = P(E | B) P(B)$

Bayes

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

$P(E \cap B) = P(E | B) P(B)$

Bayes

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

$P(B \cap E) = P(E | B) P(B)$

Bayes

$P(B \cap E) = P(B | E) P(E)$

$P(B \cap E) = P(E | B) P(B)$

$P(B | E) P(E) = P(E | B) P(B)$

Bayes

$P(B | E) P(E) = P(E | B) P(B)$

$P(B | E) = P(E | B) P(B)/P(E)$

Bayes

$$P(B | E) = \frac{P(E | B) P(B)}{P(E)}$$

Teorema de Bayes

$E_1, \ldots, E_n$ eventos disjuntos com $\bigcup E_i = \Omega$

$$ P(E_i | F) = \frac{P(F | E_i) P(E_i)}{\sum_k P(F | E_k) P(E_k)} $$

Fim