Teoria della probabilità

Calcolo della Probabilità per Eventi Non Esclusivi

Nel calcolare la probabilità che si verifichi almeno uno di due eventi non esclusivi, è necessario aggiustare il calcolo per non sovrastimare la probabilità. Per esempio, se si desidera conoscere la probabilità che, lanciando un dado, il risultato sia un numero pari o maggiore di 4, si sommano le probabilità dei due eventi e si sottrae la probabilità che entrambi gli eventi si verifichino (l'evento intersezione). La formula generale per la probabilità dell'unione di due eventi non esclusivi è P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B), dove P(A ∩ B) rappresenta la probabilità che si verifichino sia A sia B.

L'Evento Complementare e la sua Probabilità

Ogni evento A ha un evento complementare Ā, che si verifica quando A non si verifica. La probabilità dell'evento complementare è calcolata come 1 meno la probabilità dell'evento originale, P(Ā) = 1 - P(A). Questo concetto è cruciale in quanto assicura che la somma delle probabilità di un evento e del suo complementare sia sempre 1, riflettendo il fatto che uno dei due eventi deve necessariamente verificarsi. Ad esempio, se l'evento A è "ottenere un 4" nel lancio di un dado, l'evento complementare Ā sarà "ottenere un risultato diverso da 4", con una probabilità di 5/6.

Probabilità Combinata di Eventi Indipendenti e Dipendenti

Gli eventi possono essere classificati come indipendenti o dipendenti a seconda che l'occorrenza di uno influenzi o meno la probabilità dell'altro. Per eventi indipendenti, la probabilità combinata è il prodotto delle probabilità individuali. Ad esempio, la probabilità che esca testa in due lanci consecutivi di una moneta è 1/4, poiché la probabilità di testa in un singolo lancio è 1/2 e i due lanci sono indipendenti. Per eventi dipendenti, la probabilità combinata si calcola moltiplicando la probabilità del primo evento per la probabilità condizionata del secondo evento, data l'occorrenza del primo. Questo è il caso, ad esempio, nell'estrazione di due palline da un'urna senza reinserimento, dove la probabilità del secondo prelievo dipende dal risultato del primo.