Como os eventos são independentes, a probabilidade de sair vermelha na primeira retirada e azul na segunda retirada é igual ao produto das probabilidades de cada condição, ou seja: P(A e B) = P(A). P(B).
Se a intersecção entre os conjuntos A e B formam um conjunto não vazio, indica que eles possuem elementos em comum, dessa forma a probabilidade da união desses dois eventos pode ser definida da seguinte forma A U B = A+B – (A ∩ B), então: p(A U B) = p(A) + p(B) – p(A ∩ B)
O experimento aleatório está relacionado aos estudos da probabilidade, ele produz possíveis resultados que são chamados de espaço amostral. Entendemos por experimento aleatório os fenômenos que, quando repetidos inúmeras vezes em processos semelhantes, possuem resultados imprevisíveis.
A covariância é uma medida de variação entre duas variáveis aleatórias. No caso em que os valores maiores de uma variável correspondem principalmente aos valores maiores da outra variável (e se o mesmo ocorrer com os valores menores), as variáveis tendem a mostrar comportamento semelhante.
As medidas de dispersão são essenciais em uma distribuição de dados, uma vez que permitem identificar, quantificar e qualificar a dispersão dos dados em torno da média. Qual o objetivo associado ao conceito de variância? ... Medir a redução dos dados em torno da média.
A correlação mede o grau (ou intensidade) da covariância entre duas variáveis aleatórias e está sempre entre –1,0 e +1,0. Corr(X,Y) = +1 implica que X e Y são perfeitamente linearmente correlacionados positivamente. Isto é, X e Y diferem somente por algum múltiplo e/ou constante.