Calculadora de probabilidade

Calcule probabilidade básica, probabilidade condicional, probabilidade conjunta e probabilidade de união com soluções passo a passo.

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A resposta curta

Probability measures how likely an event is, on a scale from 0 (impossible) to 1 (certain): P(A) = favorable outcomes ÷ total outcomes. For combining two events, use the right rule for how they relate: multiply for "and" with independent events, add and subtract overlap for "or," and divide for "given that" (conditional probability).

Principais conclusões

  • P(A e B) = P(A) × P(B) só funciona quando A e B são independentes - em vez disso, eventos dependentes precisam de probabilidade condicional.
  • P(A ou B) = P(A) + P(B) − P(A e B) — a subtração evita resultados de contagem dupla que satisfazem ambos os eventos.
  • Conditional probability, P(A|B) = P(A and B) ÷ P(B), narrows the "total outcomes" down to just the cases where B already happened.
  • The complement rule — P(at least one) = 1 − P(none) — is often the fastest way to solve "at least one" problems that would otherwise need many separate cases added together.

As principais regras de probabilidade

Regra Fórmula Usado para
BásicoP(A) = favorable/totalUm único evento
UniãoP(A or B) = P(A)+P(B)−P(A∩B)Qualquer evento acontece
Conjunto (independente)P(A and B) = P(A) × P(B)Ambos acontecem, eventos não relacionados
CondicionalP(A|B) = P(A∩B)/P(B)Um evento dado outro já aconteceu

Exemplo resolvido: rolar pelo menos um seis

Qual é a probabilidade de rolar pelo menos um seis em 4 lançamentos de um dado justo?

P (não há seis em um lançamento) = 5/6

P (não há seis em 4 lançamentos) = (5/6)⁴ ≈ 0,482

P (pelo menos um seis) = 1 − 0,482 ≈ 0,518 (51,8%)

Trying to solve this by directly adding up "exactly one six," "exactly two sixes," and so on would take far more work — the complement rule turns a multi-case problem into a single subtraction.

Eventos independentes vs. dependentes

Dois lançamentos de moeda são independentes – o resultado do primeiro lançamento não tem efeito sobre o segundo. Mas tirar duas cartas de um baralho sem reposição depende - se a primeira carta for uma copa, sobra uma copa a menos para a segunda compra, o que altera sua probabilidade. Sempre que a remoção ou utilização de parte do espaço amostral altera as probabilidades do que vem a seguir, os eventos são dependentes e a probabilidade condicional (não a simples multiplicação) é a ferramenta certa.

Erros comuns a evitar

  • Adding P(A) + P(B) for "or" without subtracting the overlap P(A and B) — this double-counts outcomes that satisfy both events.
  • Multiplicando P(A) × P(B) por eventos que não são realmente independentes — esse atalho só se aplica quando um evento não tem efeito sobre o outro.
  • Confundir P(A|B) com P(B|A) — geralmente são valores diferentes, uma confusão por trás de muitas leituras erradas de resultados de exames médicos e estatísticas do mundo real.
  • Terminar com uma probabilidade fora da faixa de 0 a 1 – isso sempre sinaliza um erro a montante, uma vez que uma probabilidade válida nunca pode ser negativa ou maior que 1.

Perguntas frequentes

O que é probabilidade?

A probabilidade mede a probabilidade de um evento, de 0 (impossível) a 1 (certo). Um lançamento de moeda justo tem probabilidade de 0,5 para cara.

Qual é a diferença entre probabilidade teórica e experimental?

A probabilidade teórica vem de um modelo – um dado mostra 1/6 por face. A probabilidade experimental conta os resultados nas tentativas: caras 47 vezes em 100 lançamentos = 0,47.

Como você combina probabilidades?

Para eventos independentes A e B, P(A e B) = P(A) × P(B). Para eventos mutuamente exclusivos, P(A ou B) = P(A) + P(B).

O que é probabilidade condicional?

P(A dado B) é a probabilidade de A quando se sabe que B ocorreu: P(A|B) = P(A e B) / P(B).

Como faço para usar esta calculadora de probabilidade?

Escolha um cenário – evento único, vários testes ou combinações – insira os parâmetros e clique em Calcular para ver a probabilidade e as etapas de suporte.

Como você calcula a probabilidade de rolar pelo menos um seis em vários lançamentos de dados?

Use a regra do complemento: P(pelo menos um seis) = 1 − P(nenhum seis). Jogando um dado justo de seis lados 4 vezes, P (não há seis em um lançamento) = 5/6, então P (não há seis em 4 lançamentos) = (5/6)⁴ ≈ 0,482. Isso faz com que P(pelo menos um seis) ≈ 1 − 0,482 = 0,518, ou cerca de 51,8% — um problema clássico estudado pela primeira vez por Pascal e Fermat na década de 1650.

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