A teoria das probabilidades é o estudo matemático das probabilidades. Pierre Simon Laplace é considerado o fundador da teoria das probabilidades.[1]
Os teoremas de base das probabilidades podem ser demonstrados a partir dos axiomas de probabilidade e da teoria de conjuntos.
Os teoremas seguintes supõem que o universo Ω é um conjunto finito, o que nem sempre é o caso, como por exemplo no caso do estudo de uma variável aleatória que segue uma distribuição normal.
- A soma das probabilidades de todos os eventos elementares é igual a 1.
- Para todos os eventos arbitrários A1 e A2, a probabilidade de os eventos se realizarem simultaneamente é dada pela soma das probabilidades de todos os eventos elementares incluídos tanto em A1 como em A2. Se a intersecção é vazia, então a probabilidade é igual a zero.
- Para todos os eventos arbitrários A1 e A2, a probabilidade de que um ou outro evento se realize é dada pela soma das probabilidades de todos os eventos elementares incluídos em A1 ou A2.
As fórmulas seguintes exprimem matematicamente as propriedades acima:

![{\displaystyle P\left[A_{1}\cap A_{2}\right]=\sum _{\omega \in A_{1}\cap A_{2}}P\left(\left\{\omega \right\}\right)}](./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/bb07dcc4626999fafe2ff44165a33028490c89cf.svg)
![{\displaystyle P\left[A_{1}\cup A_{2}\right]=\sum _{\omega \in A_{1}\cup A_{2}}P\left(\left\{\omega \right\}\right)}](./_assets_/eb734a37dd21ce173a46342d1cc64c92/22a87bde65fafc3c0f682cdea3e1a1094255cfe7.svg)
Eventos mutuamente exclusivos
Eventos mutuamente exclusivos são aqueles cuja ocorrência de um elimina a possibilidade de ocorrência do outro. Neste caso a probabilidade de ocorrência de um ou outro evento é expressa por:

Exemplo
Podemos estimar a probabilidade de nascer um menino de olhos castanhos ou uma menina de olhos azuis, dadas as probabilidade de cada um dos dois eventos:


Como é impossível nascer uma criança que seja ao mesmo tempo um menino de olhos castanhos e uma menina de olhos azuis, estes são eventos mutuamente exclusivos, e podemos proceder usando a fórmula citada acima:

Observações
As probabilidades teóricas são utilizadas nessas situações em que o espaço amostral apresenta resultados conhecidos e com probabilidades iguais de ocorrer. Imagine um lançamento de um dado comum. Mesmo que todos os resultados tenham a mesma chance de ocorrer,o resultado que será observado é imprevisível. O lançamento de dado comuns é um experimento aleatório.
Ver também
- Epistemologia bayesiana
- Limite de Chernoff
Referências
Áreas da matemática |
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| Tempo discreto |
- Cadeias de Markov
- Passeio aleatório
- Processo de Bernoulli
- Processo de Galton–Watson
- Processo de Moran
- Variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas
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| Tempo contínuo |
- Processo de Bessel
- Movimento browniano
- Ponte
- Excursão
- Fracionário
- Geométrico
- Meander
- Processo de Cauchy
- Processo de Cox
- Processo de Feller
- Processo de Fleming–Viot
- Processo de Hunt
- Difusão de Itô
- Processo de Itô
- Processo Lévy
- Tempo local
- Processo aditivo de Markov
- Processo de McKean–Vlasov
- Processo Ornstein–Uhlenbeck
- Processo de Poisson
- Evolução de Schramm–Loewner
- Processo de Wiener
- Processo de nascimento e morte
- Processo de contato
- Passeio aleatório de tempo contínuo
- Processo empírico
- Difusão de salto
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| Ambos |
- Processo gaussiano
- Modelo Galves-Löcherbach
- Cadeias estocásticas com memória de alcance variável
- Modelo oculto de Markov
- Processo de Markov
- Martingale
- Ruído branco
- Processo regenerativo
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| Campos e outros |
- Processo de Dirichlet
- Medida de Gibbs
- Modelo de Hopfield
- Modelo de Ising
- Campo aleatório de Markov
- Processo de Pitman–Yor
- Grafo aleatório
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| Modelos de série temporal | |
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| Modelos financeiros |
- Black–Derman–Toy
- Black–Karasinski
- Chen
- Cox–Ingersoll–Ross (CIR)
- Garman–Kohlhagen
- Heath–Jarrow–Morton (HJM)
- Heston
- Ho–Lee
- Hull–White
- LIBOR market
- Rendleman–Bartter
- SABR volatility
- Vašíček
- Wilkie
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| Modelos atuariais |
- Bühlmann
- Cramér–Lundberg
- Sparre–Anderson
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| Modelos de filas | |
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| Propriedades |
- Càdlàg
- Processo contínuo de Feller
- Gauss–Markov
- Markov
- Contínuo
- Reversível no tempo
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| Teoremas limites | |
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| Desigualdades |
- Burkholder–Davis–Gundy
- Kunita–Watanabe
- Martingale de Doob
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| Ferramentas |
- Fórmula de Cameron–Martin
- Convergência de variáveis aleatórias
- Exponencial de Doléans-Dade
- Teorema da decomposição de Doob–Meyer
- Fórmula de Dynkin
- Fórmula de Feynman–Kac
- Teorema de Girsanov
- Integral de Itô
- Lema de Itō
- Teorema da continuidade de Kolmogorov
- Teorema da extensão de Kolmogorov
- Métrica de Lévy–Prokhorov
- Teorema de Prokhorov
- Integral de Skorokhod
- Teorema da representação de Skorokhod
- Espaço de Skorokhod
- Equação diferencial estocástica
- Integral de Stratonovich
- Espaço de Wiener
- Princípio da reflexão
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- Categoria:Processos estocásticos
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