Métodos analíticos de quantificação de extratos de antibióticos no leite de vaca

7 PROBABILIDADE
Os modelos probabilísticos são aplicados em situações que envolvem algum tipo de incerteza ou variabilidade. A teoria do cálculo de probabilidades permite obter uma quantificação da incerteza associada a um ou mais fatos e, portanto, é extremamente útil no auxílio à tomada de decisões. Consideremos a presença de algum experimento aleatório como principio para a construção de modelos probabilísticos.
Experimentos aleatórios são aqueles que, mesmo repetidos várias vezes sob condições semelhantes, apresentam resultados imprevisíveis. São exemplos de experimentos aleatórios:
Germinação de sementes;
Sobrevivência de enxertos;
O lançamento de um dado e a observação da face voltada para cima;
A observação dos diâmetros em mm, de eixos produzidos em uma metalúrgica. 7.1 Espaço amostral e eventos

O conjunto de todos os possíveis resultados do experimento é chamado de espaço amostral e é representado pela letra S. Segue exemplos de experimentos aleatórios com os respectivos espaços amostrais:
a) Lançamento de um dado e observação da face voltada para cima:
S = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
b) Retirada de uma carta de um baralho comum (52 cartas) e observação do naipe: S = {copas, espadas, ouros, paus}.
Os elementos para se tomar alguma decisão podem corresponder a um conjunto de resultados (ou eventos) associados ao experimento aleatório.
Chamamos de evento (E) qualquer subconjunto do espaço amostral, assim, qualquer que seja E, se E ⊂ S (E está contido em S), então E é um evento de
S. Seja o experimento do lançamento de um dado, S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. São exemplos de eventos:
A = número par do dado = {2, 4, 6};
B = número maior que 3 do dado = {4, 5, 6}
C = número 6 = {6}
Se dois eventos, associados a um mesmo espaço amostral, não podem ocorrer ao mesmo tempo, ou seja, se ocorrência de um deles impede a

possibilidade de ocorrência do outro (intersecção vazia), eles são chamados eventos mutuamente exclusivos ou disjuntos.