No lançamento de um dado sendo s = 1 2 3 4 5 6 determine os eventos definidos por

The research aims to understand the conceptions of teachers about the basic concepts of probability through training process based on design experiment. The study of probability is more complex than it is usually presented in training courses and requires a kind of thinking that causes a disruption of deterministic thinking. In the literature review, difficulties highlighted in the development of stochastic thinking can be detected both in its origin and historical evolution as for current studies on conception of teachers. This research addresses basic concepts of probability in a formative process developed with teachers from Secondary School and Basic School, the public of the State of São Paulo, members of the Obsevatory for Education UNIBAN / CAPES Program. The methodology adopted in the research follows the model of Design Experiment, defended by Paul Cobb and his colleagues. The work dynamics occurs through face meetings and monitoring the distance through a virtual learning environment, specially prepared for this purpose. Thus, the training process uses technology as a resource and to support and understanding that enhances the approach to content and helps realize the conceptions of teachers about the basic concepts of probability. The theoretical framework articulates the historical socio epistemological theory with theories on teacher education, statistics education and the use of media technologies. The analysis shows that many of the doubts, misunderstandings and misconceptions, present in most surveys consulted, were also found, especially on conditional probability, independent and mutually exclusive events, and some fallacies, such as representativeness and gambler. With regard to training, the survey also detects some concepts related to the practice of the teacher in the classroom, among them certain fragility in planning and reflection of their teaching, a little practice and some resistance to the use of technology in the educational process. However, feel motivated to family resources to their repertoires. Especially in the aspect of teacher education research reinforces my view that not enough pedagogical content knowledge and technological content knowledge without thorough knowledge of the specific content, without which you can not effect the amalgamation of the three key aspects to perform effective learning of students. I believe that further research in this direction are to be implemented by understanding what may contribute to the improvement of continuing education of teachers and consequently their practices in the classroom.

Probabilidade é o estudo das chances de obtenção de cada resultado de um experimento aleatório. A essas chances são atribuídos os números reais do intervalo entre 0 e 1. Resultados mais próximos de 1 têm mais chances de ocorrer. Além disso, a probabilidade também pode ser apresentada na forma percentual.

Experimento aleatório e ponto amostral

Um experimento aleatório pode ser repetido inúmeras vezes e nas mesmas condições e, mesmo assim, apresenta resultados diferentes. Cada um desses resultados possíveis é chamado de pontoamostral. São exemplos de experimentos aleatórios:

a) Cara ou coroa

Lançar uma moeda e observar se a face voltada para cima é cara ou coroa é um exemplo de experimento aleatório. Se a moeda não for viciada e for lançada sempre nas mesmas condições, poderemos ter como resultado tanto cara quanto coroa.

b) Lançamento de um dado

Lançar um dado e observar qual é o número da face superior também é um experimento aleatório. Esse número pode ser 1, 2, 3, 4, 5 ou 6 e cada um desses resultados apresenta a mesma chance de ocorrer. Em cada lançamento, o resultado pode ser igual ao anterior ou diferente dele.

Observe que, no lançamento da moeda, as chances de repetir o resultado anterior são muito maiores.

c) Retirar uma carta aleatória de um baralho

Cada carta tem a mesma chance de ocorrência cada vez que o experimento é realizado, por isso, esse é também um experimento aleatório.

Espaço amostral

O espaço amostral (Ω) é o conjunto formado por todos os resultados possíveis de um experimento aleatório. Em outras palavras, é o conjunto formado por todos os pontos amostrais de um experimento. Veja exemplos:

a) O espaço amostral do experimento “cara ou coroa” é o conjunto S = {Cara, Coroa}. Os pontos amostrais desse experimento são os mesmos elementos desse conjunto.

b) O espaço amostral do experimento “lançamento de um dado” é o conjunto S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Os pontos amostrais desse experimento são 1, 2, 3, 4, 5 e 6.

O espaço amostral também é chamado de Universo e pode ser representado pelas outras notações usadas nos conjuntos. Além disso, todas as operações entre conjuntos valem também para espaços amostrais.

O número de elementos do espaço amostral, número de pontos amostrais do espaço amostral ou número de casos possíveis em um espaço amostral é representado da seguinte maneira: n(Ω).

Evento

Um evento é qualquer subconjunto de um espaço amostral. Ele pode conter nenhum elemento (conjunto vazio) ou todos os elementos de um espaço amostral. O número de elementos do evento é representado da seguinte maneira: n(E), sendo E o evento em questão.

São exemplos de eventos:

a) Sair cara em um lançamento de uma moeda

O evento é sair cara e possui um único elemento. A representação dos eventos também é feita com notações de conjuntos:

E = {cara}

O seu número de elementos é n(E) = 1.

b) Sair um número par no lançamento de um dado.

O evento é sair um número par:

E = {2, 4, 6}

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O seu número de elementos é n(E) = 3.

Os eventos que possuem apenas um elemento (ponto amostral) são chamados de simples. Quando o evento é igual ao espaço amostral, ele é chamado de evento certo e sua probabilidade de ocorrência é de 100%. Quando um evento é igual ao conjunto vazio, ele é chamado de evento impossível e possui 0% de chances de ocorrência.

Cálculo da probabilidade

Seja E um evento qualquer no espaço amostral Ω. A probabilidade do evento A ocorrer é a razão entre o número de resultados favoráveis e o número de resultados possíveis. Em outras palavras, é o número de elementos do evento dividido pelo número de elementos do espaço amostral a que ele pertence.

P(E) = n(E)
          n(Ω)

Observações:

• O número de elementos do evento sempre é menor ou igual ao número de elementos do espaço amostral e maior ou igual a zero. Por isso, o resultado dessa divisão sempre está no intervalo 0 ≤ P(A) ≤ 1;

• Quando é necessário usar porcentagem, devemos multiplicar o resultado dessa divisão por 100 ou usar regra de três;

• A probabilidade de um evento não acontecer é determinada por:

P(A-1) = 1 – P(A)

Exemplos:

→ Qual é a probabilidade de, no lançamento de uma moeda, o resultado ser cara?

Solução:

Observe que o espaço amostral só possui dois elementos e que o evento é sair cara e, por isso, possui apenas um elemento.

P(E) = n(E)
          n(Ω)

P(E) = 1
          2

P(E) = 0,5 = 50%

→ Qual é a probabilidade de, no lançamento de duas moedas, obtermos resultados iguais?

Solução:

Representando cara por C e coroa por K, teremos os seguintes resultados possíveis:

(C, K); (C, C); (K, C); (K, K)

O evento obter resultados iguais possui os seguintes casos favoráveis:

(C, C); (K, K)

Há quatro casos possíveis (número de elementos do espaço amostral) e dois casos favoráveis (número de elementos do evento), logo:

P(E) = n(E)
          n(Ω)

P(E) = 2
          4

P(E) = 0,5 = 50%

→ No lançamento de um dado, qual é a probabilidade de sair um resultado menor que 3?

Solução:

Observe que os números do dado menores do que 3 são 1 e 2, por isso, o evento possui apenas dois elementos. O espaço amostral possui seis elementos: 1, 2, 3, 4, 5 e 6.

P(E) = n(E)
          n(Ω)

P(E) = 2
          6

P(E) = 0,33... = 33,3%

→ Qual é a chance de não sair o número 1 no lançamento de um dado?

Solução:

Temos duas maneiras de resolver esse problema. Note que não sair o número 1 é o mesmo que sair qualquer outro número. Faremos o mesmo cálculo de probabilidade considerando que o evento possui cinco elementos.

A outra maneira é usar a fórmula para a probabilidade de um evento não ocorrer:

P(A-1) = 1 – P(E)

O evento que não pode ocorrer possui apenas um elemento, logo:

P(A-1) = 1 – P(E)

P(A-1) = 1 – n(E)
                  n(Ω)

P(A-1) = 1 – 1
                  6

P(A-1) = 1 – 0,166..

P(A-1) = 0,8333… = 83,3%

Qual a probabilidade de ocorrer o número 6 no lançamento de um dado?

Qual é o espaço amostral no lançamento de um dado?

Qual é a probabilidade de o número 6 sair em uma única jogada?

Qual é a chance de não sair o número 3 no lançamento de um dado?