Eles são dependente.
O evento "dormiu até tarde" influências a probabilidade do outro evento "atrasar para a escola".
Um exemplo de independente eventos estão lançando uma moeda repetidamente.
Como a moeda não tem memória, as probabilidades no segundo (ou posterior) lançamento ainda são 50/50 - desde que seja uma moeda justa!
Extra:
Você pode querer pensar sobre isso:
Você conhece um amigo, com quem você não fala há anos. Tudo o que você sabe é que ele tem dois filhos. Quando você o conhece, ele tem seu filho com ele.
Quais são as chances de que a outra criança também seja um filho?
(não, não é 50/50)
Se você conseguir isso, nunca mais se preocupará com dependente / independente novamente.
Joe andou meio caminho de casa para a escola quando percebeu que estava atrasado. Ele correu o resto do caminho para a escola. Ele correu 33 vezes mais rápido que ele andou. Joe levou 66 minutos para andar no meio do caminho para a escola. Quantos minutos levou Joe para ir de casa para a escola?
Deixe Joe andar com velocidade v m / min Então ele correu com velocidade 33v m / min. Joe levou 66min para andar no meio do caminho para a escola. Então ele andou 66v e também correu 66vm. Tempo gasto para correr 66v m com velocidade 33v m / min é (66v) / (33v) = 2min E o tempo necessário para percorrer a primeira metade é 66min. Então, o tempo total necessário para ir de casa para a escola é 66 + 2 = 68min
Você estudou o número de pessoas que aguardavam na fila em seu banco na tarde de sexta-feira às 3 da tarde por muitos anos e criou uma distribuição de probabilidade para 0, 1, 2, 3 ou 4 pessoas na fila. As probabilidades são 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 e 0,1, respectivamente. Qual é a probabilidade de que no máximo 3 pessoas estejam alinhadas às 3 da tarde de sexta-feira?
No máximo 3 pessoas na fila seriam. P (X = 0) + P (X = 1) + P (X = 2) + P (X = 3) = 0,1 + 0,3 + 0,4 + 0,1 = 0,9 Assim P (X <= 3) = 0,9 Assim pergunta Porém, é mais fácil usar a regra do elogio, pois você tem um valor que não lhe interessa, então você pode simplesmente diminuir a probabilidade total. como: P (X <= 3) = 1 - P (X> = 4) = 1 - P (X = 4) = 1 - 0,1 = 0,9 Assim P (X <= 3) = 0,9
Você estudou o número de pessoas que aguardavam na fila em seu banco na tarde de sexta-feira às 3 da tarde por muitos anos e criou uma distribuição de probabilidade para 0, 1, 2, 3 ou 4 pessoas na fila. As probabilidades são 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 e 0,1, respectivamente. Qual é a probabilidade de que pelo menos 3 pessoas estejam alinhadas às 3 da tarde de sexta-feira?
Esta é uma situação OU ... OU. Você pode adicionar as probabilidades. As condições são exclusivas, ou seja: você não pode ter 3 E 4 pessoas em uma linha. Existem 3 pessoas ou 4 pessoas na fila. Então adicione: P (3 ou 4) = P (3) + P (4) = 0.1 + 0.1 = 0.2 Verifique sua resposta (se você tiver tempo restante durante o teste), calculando a probabilidade oposta: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0.1 + 0.3 + 0.4 = 0.8 E esta e sua resposta somam 1.0, como deveriam.