Teorema da multiplicação de probabilidades ou a regra do e

Para bem entender o teorema da multiplicação de probabilidades, ajuda pensar o teorema dividido em duas regras: a regra nº 1, para a multiplicação de eventos independentes e a regra nº 2, para a multiplicação de eventos dependentes. Vamos começar pela “regra número 1”.

Eventos independentes

Dois eventos, A e B, são independentes se a ocorrência de um deles (A ou B) não tem efeito sobre a ocorrência do outro (B ou A).

Exemplo

Quando se lançam dois dados, o resultado em um dos dados não tem qualquer efeito sobre o resultado que ocorre no outro dado. Dizemos então que os eventos são independentes.

Na vida real encontramos muitos exemplos de eventos independentes. Por exemplo, “chover hoje” e “ser feriado amanhã” são eventos independentes porque o fato de “chover hoje” não muda a possibilidade de “ser feriado amanhã”, nem o fato de “ser feriado amanhã” muda a possibilidade de “chover hoje”. Na área de saúde, existem vários exemplos de eventos independentes: o fato de uma pessoa ser míope não afeta a probabilidade de ter cárie dentária; a profissão não afeta a probabilidade de uma pessoa ter cálculos renais; o estado civil do cidadão não modifica a probabilidade de ser calvo.

Regra 1 da multiplicação (para eventos independentes)

Se A e B são eventos independentes, a probabilidade de ocorrer A e B é dada pela probabilidade de ocorrer A, multiplicada pela probabilidade de ocorrer B. Escreve-se: 

Exemplo

Você lança dois dados ao mesmo tempo: um é vermelho e o outro é amarelo. Qual é a probabilidade de ocorrer a face 3 no dado amarelo e a face 5 no dado vermelho? Usando a regra 1 da multiplicação, você calcula a probabilidade de ocorrer face 3 no dado amarelo e face 5 no dado vermelho. Depois, multiplica essas probabilidades.

Eventos dependentes

Se a ocorrência do evento A modifica a probabilidade de ocorrência do evento B, dizemos que esses dois eventos, A e B, são dependentes.

Exemplo

Há seis meias em uma gaveta: três vermelhas e três azuis. Você quer um par de meias vermelhas. Sem olhar, você retira uma meia da gaveta. É vermelha. Sem recolocar essa meia de volta na gaveta, você retira uma segunda meia. Nesta segunda retirada, a probabilidade de a segunda meia ser vermelha é menor. Por quê?


      Na 1ª retirada você tinha três meias vermelhas em seis, ou seja, metade das meias era vermelha. Na 2ª retirada você tinha duas meias  vermelhas em cinco, ou seja, menos da metade das meias eram vermelhas. A probabilidade de sair meia vermelha na primeira retirada modifica a probabilidade de sair meia vermelha na segunda retirada. Dizemos então que esses eventos são dependentes.

Na vida real é comum nos depararmos com exemplos de eventos dependentes, ou seja, de eventos que modificam a probabilidade de outros eventos acontecerem. Por exemplo, o hábito de fumar aumenta a probabilidade de a pessoa ter câncer de pulmão; o motorista alcoolizado tem maior probabilidade de provocar acidente de trânsito; a criança imunizada para determinada doença tem menor probabilidade de ter essa doença.

Probabilidade condicional

Probabilidade condicional de B dado A é a probabilidade de ocorrer o evento B sob a condição de o evento A ter ocorrido. Indica-se por P(B|A), que se lê “probabilidade de B dado A”.

Exemplo

Há seis meias na gaveta: três vermelhas e três azuis. Você quer um par de meias vermelhas. Sem olhar, retira uma meia da gaveta e, sem recolocar essa meia na gaveta, retira outra. Qual é a probabilidade de ambas serem vermelhas?

Você tem aí uma probabilidade condicional: probabilidade de sair uma segunda meia vermelha dado que a primeira era vermelha. Em outras palavras, foi calculada a probabilidade de sair uma segunda meia vermelha sob a condição de a primeira meia retirada ser vermelha.

Toda vez que calcularmos a probabilidade condicional de B dado A, devemos lembrar que o espaço amostral fica reduzido – a condição de o evento A ter ocorrido diminui o espaço amostral para a ocorrência do evento B .

Exemplo

Um dado foi lançado. 1) Qual é a probabilidade de ocorrer número 5? 2) Qual é a probabilidade de ocorrer número 5, sabendo que saiu um número ímpar? 

Para responder a primeira questão, você tem seis eventos no espaço amostral e apenas um deles é de interesse. Para responder a segunda questão, você tem três eventos no espaço amostral e, também, apenas um deles é de interesse. Então

                         
                             Regra 2 da multiplicação (para eventos dependentes)

Se A e B são eventos dependentes, a probabilidade de ocorrer A e B é dada pela probabilidade de ocorrer A multiplicada pela probabilidade de ocorrer B dado que A ocorreu (esta probabilidade é condicional). Escreve-se: 

Exemplo

Cinco bolas que se distinguem apenas pela cor são colocadas dentro de um chapéu e perfeitamente misturadas. Três dessas bolas são azuis e duas são vermelhas. Retiram-se duas bolas ao acaso do chapéu, sem olhar, uma em seguida da outra e sem que a primeira tenha sido recolocada. Qual é a probabilidade de que as duas sejam vermelhas?

O chapéu contém cinco bolas: duas são vermelhas. Então a probabilidade de a primeira bola retirada ser vermelha é

Como a bola retirada não foi recolocada, restam quatro bolas no chapéu.  Se a primeira bola retirada era vermelha, das quatro bolas que ficaram no chapéu apenas uma é vermelha. A probabilidade (condicional) de a segunda bola retirada ser vermelha é:

A probabilidade de as duas bolas retiradas serem vermelhas é dada pelo produto:

                       Condição de independência

Dois eventos são independentes se a probabilidade de que ocorram juntos é igual ao produto das probabilidades de que ocorram em separado, uma vez que a ocorrência de um deles em nada ajuda a ocorrência do outro.

Exemplo

A questão da independência é bem ilustrada pelo jogo de uma moeda duas vezes: o resultado do primeiro lançamento não influi no resultado do segundo lançamento. Os dois eventos são independentes.

Veja probabilidade em:

          Vieira, S. Introdução à Bioestatística. Rio de Janeiro. Elsevier.
          Vieira, S. Estatística para a Qualidade. Rio de Janeiro. Elsevier.