Estudos de Caso de Probabilidade - Prof.Dr. Nilo Sampaio
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Estudos de Caso
ProbabilidadeAndré ArouchaBruno Andrade
Jamires VasconcellosMarcelo Santos
Thamiris AlmeidaThiago Figueiredo
1
Prof. Dr. Nilo Sampaio
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Estudos de Caso•Tempo de Operação
•Ganhar na Mega-Sena
•Probabilidade aplicada na genética
•Hipertensão
•Exercícios voltados para engenharia
2
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A probabilidade pode
ser descrita como umconceito matemático quepermite a quantificação daincerteza, permitindo que elaseja aferida, analisada eusada para a realização deprevisões ou para aorientação de intervenções.
Introdução
3
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Tempo de Operação
4
Durante 30 dias foram medidos os tempos relativos a montagem do March. Os dados medidos seguem abaixo, em minutos:
Tempo da Operação
0,5 0,5 0,6 0,5 0,5 0,8
0,6 0,4 0,6 0,4 0,6 0,6
0,5 0,6 0,7 0,4 0,5 0,7
0,4 0,5 0,5 0,5 0,7 0,5
0,7 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5
0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,3
0,3 0,5 0,4 0,5 0,3 0,4
0,4 0,5 0,7 0,5 0,4 0,6
0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5
0,5 0,4 0,6 0,4 0,5 0,6
0,5 0,6 0,7 0,6 0,5 0,3
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5
Para calcular a probabilidade de o operador realizar a operação no tempo determinado utilizamos o gráfico de distribuição normal.
Quantidade de amostra: 66
Desvio padrão: 0,106524
Média: 0,506061
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6
Limite
inferior
Limite
SuperiorFrequência
Frequência
relativa
Média
dos
limites
PadronizaçãoDistribuição
normal padrão
0,3 0,4 18 0,2727 0,35 -1,4650 0,1364
0,5 0,6 36 0,5454 0,55 0,4124 0,3664
0,7 0,8 6 0,0909 0,75 2,28999 0,0289
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7
Classe Calculado Real
0.3 - 0.4 0,136409261 0,272727273
0.5 - 0.6 0,366407132 0,545454545
0.7 - 0.8 0,028984724 0,090909091
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8
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.3 - 0.4 0.5 - 0.6 0.7 - 0.8
GRÁFICO DE DISTRIBUIÇÃO NORMAL X REAL
Real
Calculado
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9
Para calcularmos a probabilidade de uma pessoa ganhar na Mega-Sena usamos a fórmula da combinação simples. Essa fórmula nos mostra que uma pessoa com 2 reais tem 1 chance em 50.063.860.
Probabilidade de acerto na Mega-Sena
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Quantidade Nº Jogados
Valor de Aposta
Probabilidade de acerto (1 em...)
Sena Quina Quadra
6 2,0050.063.86
0154.518 2.332
7 14,00 7.151.980 44.981 1.038
8 56,00 1.787.995 17.192 539
9 168,00 595.998 7.791 312
10 420,00 238.399 3.973 195
11 924,00 108.363 2.211 129
12 1.848,00 54.182 1.317 90
13 3.432,00 29.175 828 65
14 6.006,00 16.671 544 48
15 10.010,00 10.003 370 37
10
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50063860
1
55
1
56
2
57
3
58
4
59
5
60
6
A probabilidade de ganhar na Mega-Sena é deuma em mais de 50 milhões de chances.
Isso significa que é 50 vezes mais fácil seratingido por um raio do que virar um milionário.
11
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Caso faça a aposta máxima de 15 números suachance é de:
10003
1
55
10
56
11
57
12
58
13
59
14
60
15
12
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Gravidez de quíntuplos, a chance é de uma em 40 milhões.
Mais fácil que ganhar na Mega-Sena
13
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Probabilidade aplicada na genética
Um homem e uma mulher possuem pigmentaçãonormal. O homem é filho de um pai normal e uma mãealbina. A mulher é filha de uma mãe normal e um paialbino. Determine a probabilidade deles terem um filhoalbino do sexo masculino.
Homem Mulher
Aa X Aa
Gametas A a A a
Geração AA Aa Aa aa*
Probabilidade ¼ ¼ ¼ ¼
*Criança albina
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Probabilidade de criança albina: 1/4Probabilidade de criança sexo masculino: 1/4 + 1/4 = 2/4 = 1/2
8
1
4
1
2
1
15
Os eventos criança albina ecriança sexo masculino sãoindependentes, dessa forma temos quepara a criança ser albina e possuir osexo masculino a probabilidade é aseguinte:
ou 12,5%.
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Probabilidade e a 2ª Lei de Mendel
Mendel considerou a cor dasemente da ervilha, que pode seramarela ou verde, e a textura da cascada semente, que pode ser lisa ourugosa.
Plantas originadas de sementesamarelas e lisas, ambos traçosdominantes, foram cruzadas complantas originadas de sementes verdese rugosas, traços recessivos.
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17
A geração F2, obtida pela autofecundação dasplantas originadas das sementes de F1, era compostapor quatro tipos de sementes:
amarelo-lisas
amarelo-rugosas
verde-lisas
verde-rugosas
%75,1816
3
%25,5616
9
%75,1816
3
%25,616
1
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Com isso, Mendelaventou a hipótese de que,na formação dos gametas,os alelos para a cor dasemente (Vv) segregam-seindependentemente dosalelos que condicionam aforma da semente (Rr).
Mendel concluiu quea segregação independentedos fatores para duas oumais características era umprincípio geral, constituindoa segunda lei da herança.
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Segundo a SBH (Sociedade Brasileira de Hipertensão), 5% das crianças e adolescentes, 25% dos adultos e 50% dos idosos têm pressão alta.
Hipertensão
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Faixa Etária Hipertensos Não Hipertensos Total
0 a 18 anos(jovens)
2,985 56,715 59,7
19 a 59 anos(adultos)
27,625 82,875 110,5
60 anos ou mais(idosos)
10,3 10,3 20,6
Total 40,91 149,89 190,8
Dados Relativos à Distribuição de Brasileiros
Hipertensos e Não Hipertensos (em milhões)
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Qual a probabilidade de um brasileiro escolhido ao acaso ser jovem e hipertenso? E dele ser adulto e hipertenso? E de ser idoso e hipertenso?
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Probabilidade de Ser Jovem e Hipertenso
1º- probabilidade de ser jovem:
2º- probabilidade de um jovem escolhido ao acaso
ser Hipertenso: (dado da estatística)
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Probabilidade de Ser Adulto e Hipertenso
1º- probabilidade de ser adulto:
2º- probabilidade de um adulto escolhido ao acaso
ser Hipertenso: (dado da estatística)
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Probabilidade de Ser Idoso e Hipertenso
1º- probabilidade de ser adulto:
2º- probabilidade de um idoso escolhido ao acaso
ser Hipertenso: (dado da estatística)
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Exercícios voltados para engenharia
Um lote com 1000 peças foi recebido na
empresa e sabe-se que este tem 200 defeituosas. Sefor retirada (com reposição) uma amostra de 10peças, qual a chance de obter uma defeituosa?
•Distribuição binomial
Destina-se a produtos descontínuos. É umadistribuição discreta do número de sucessos numasequência de n tentativas tais que as tentativas sãoindependentes; cada tentativa resulta apenas em duaspossibilidades, sucesso ou fracasso.
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911,10 )2,01()2,0()1( CxP
27,0)8,0(2,010)1( 9xP
26
Probabilidade de x sucessos em n ensaios.
onde:n=número de tentativasX=número de sucessoP=possibilidade de sucessoD= defeitos
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Distribuição de Poisson
Distribuição discreta para produtoscontínuos, aplicável às ocorrências de um evento emum intervalo especificado.
Fórmula:
P(X=x) = eλt . (λt)x
x!Onde:E = número de Euler (2,72);λ = frequência média de sucessos;t= intervalo de observação.
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![Page 28: Estudos de Caso de Probabilidade - Prof.Dr. Nilo Sampaio](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022052623/559bb1101a28ab58058b4656/html5/thumbnails/28.jpg)
Exemplos de aplicação
• Usuários de computador ligados à Internet;
• Clientes chegando ao caixa de um supermercado;
• Acidentes com automóveis em uma determinadaestrada;
• Número de carros que chegam a um posto de gasolina;
• Número de falhas em componentes por unidade detempo;
• Número de requisições para um servidor em umintervalo de tempo t;
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Ocorrências que satisfazem a
distribuição de Poisson:
• O número de ocorrências de um evento em um intervalode tempo (espaço) são independentes umas das outras;
• A probabilidade de duas ou mais ocorrênciassimultâneas é praticamente zero;
• O número médio de ocorrências por unidade de tempo(espaço) é constante ao longo do tempo (espaço);
• O número de ocorrências durante qualquer intervalodepende somente da duração ou tamanho do intervalo;quanto maior o intervalo, maior o número de ocorrências;
29
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• A BINOMIAL é afetada pelo tamanho da amostra n e pelaprobabilidade p, enquanto a POISSON é afetada apenaspela taxa de ocorrência (média) λ;
• Em uma BINOMIAL, os valores possíveis da variávelaleatória X são 0, 1, 2, ..., n (limite máximo), enquanto queem uma POISSON os valores possíveis de X são 0,1,2,3 ...(sem limite superior).
Distribuição de Poisson difere da
Distribuição Binomial em dois aspectos:
30
![Page 31: Estudos de Caso de Probabilidade - Prof.Dr. Nilo Sampaio](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022052623/559bb1101a28ab58058b4656/html5/thumbnails/31.jpg)
Na laminação de aço, em média ocorrem 0,75defeitos/m². Qual é a probabilidade de em 10 m²ocorrerem exatamente 10 defeitos?
!10
1063,5105,5
!10
)5,7()10(
94105,7exP
085,0!10
10097,3)10(
5
xP
ou 8,5%
31
![Page 32: Estudos de Caso de Probabilidade - Prof.Dr. Nilo Sampaio](https://reader034.fdocumentos.tips/reader034/viewer/2022052623/559bb1101a28ab58058b4656/html5/thumbnails/32.jpg)
32
Nesse trabalho vimos que a probabilidade está
presente em diversas situações que envolvem resultadospossíveis (espaço amostral) e resultados favoráveis(eventos).
O trabalho contribui para reforçar a matéria dadaem sala, com aplicações práticas em atividades quefazem parte do nosso cotidiano.
Conclusão
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Bibliografia
• <http://www.brasilescola.com/matematica/probabilidade-genetica.htm>. Acesso em 14 de Out de 2013.
• http://www.sobiologia.com.br/conteudos/Genetica/2leidemendel.php
• http://www.insa.gov.br/censosab/images/stories/censo/tabelaspng/5.9.png
• http://www.sbh.org.br/geral/oque-e-hipertensao.asp
33