Eventos mutuamente não exclusivos são considerados todos aqueles eventos que têm a capacidade de ocorrer simultaneamente em um experimento. A ocorrência de um deles não implica na não ocorrência do outro.
Ao contrário de sua contraparte lógica, eventos mutuamente exclusivos, a interseção entre esses elementos é diferente do vazio. Isto é:
P = 15/09
P = 15/09
P = 15/06
P = (9/15) + (9/15) - (6/15) = 12/15
Quando este resultado é multiplicado por 100, obtém-se a porcentagem de possibilidade que esse evento possui.
(15/12) x 100% = 80%
2-Para o segundo caso, os grupos são definidos
A: {seja cítrico} = {n1, n2, n3, n4, n5, n6, l1, l2, l3}
B: {seja verde} = {l1, l2, l3}
A ∩ B: {l1, l2, l3}
P = 15/09
P = 3/15
P = 3/15
P = (9/15) + (3/15) - (3/15) = 9/15
(15/9) x 100% = 60%
3-Para o terceiro caso, proceda da mesma forma
A: {seja fruta} = {n1, n2, n3, n4, n5, n6, l1, l2, l3, m1, m2, m3, s1, s2, s3}
B: {seja verde} = {l1, l2, l3}
A ∩ B: {l1, l2, l3}
P = 15/15
P = 3/15
P = 3/15
P = (15/15) + (3/15) - (3/15) = 15/15
(15/15) x 100% = 100%
Nesse caso, a condição "Que seja fruta" inclui todo o espaço amostral, tornando a probabilidade 1.
4- Para o terceiro caso, proceda da mesma forma
A: {não cítrico} = {m1, m2, m3, s1, s2, s3}
B: {ser laranja} = {n1, n2, n3, n4, n5, n6, m1, m2, m3}
A ∩ B: {m1, m2, m3}
P = 15/06
P = 15/09
P = 3/15
P = (6/15) + (9/15) - (3/15) = 12/15
(15/12) x 80% = 80%
Referências
- O PAPEL DOS MÉTODOS ESTATÍSTICOS NA CIÊNCIA DA COMPUTADOR E BIOINFORMÁTICA. Irina Arhipova. Universidade de Agricultura da Letônia, Letônia.
- Estatísticas e avaliação de evidências para cientistas forenses. Segunda edição. Colin GG Aitken. Escola de Matemática. Universidade de Edimburgo, Reino Unido
- TEORIA DA PROBABILIDADE BÁSICA, Robert B. Ash. Departamento de Matemática. Universidade de Illinois
- ESTATÍSTICAS Elementares. Décima edição. Mario F. Triola. Boston St.
- Matemática e Engenharia em Ciência da Computação. Christopher J. Van Wyk. Instituto de Ciências e Tecnologia da Computação. National Bureau of Standards. Washington, DC 20234
- Matemática para Ciência da Computação. Eric Lehman. Google Inc.
F Thomson Leighton Departamento de Matemática e Ciência da Computação e Laboratório de IA, Massachussetts Institute of Technology; Akamai Technologies