Matemática · Glossário

O que é Independência?

Também chamado de: eventos independentes

Definição 21.19 Matemática universitária — Graduação 2 · Capítulo 21 — Probabilidade em espaços enumeráveis

Os eventos AA e BB são independentes se P(AB)=P(A)P(B)\P(A \cap B) = \P(A)\P(B). Uma família (Ai)iI(A_i)_{i \in I} de eventos é (mutuamente) independente se, para todo subconjunto finito JIJ \subseteq I,

P(iJAi)=iJP(Ai).\P\Bigl(\bigcap_{i \in J} A_i\Bigr) = \prod_{i \in J} \P(A_i) .

Exemplos

Exemplo 21.21 (Independência lida numa estrutura de produto)

Lance dois dados honestos: Ω=[ ⁣[1,6] ⁣]2\Omega = \intint16^2 com pesos uniformes. Sejam A=A = {}“primeiro dado par” e B=B = {}“segundo dado ao menos 55”. Contando: A=36=18\abs A = 3\cdot6 = 18, B=62=12\abs B = 6\cdot2 = 12, AB=32=6\abs{A\cap B} = 3\cdot2 = 6, logo

P(AB)=636=18361236=P(A)P(B):\P(A\cap B) = \frac6{36} = \frac{18}{36}\cdot\frac{12}{36} = \P(A)\,\P(B) :

independentes, e o mecanismo é visível — AA restringe apenas a primeira coordenada, BB apenas a segunda, e a medida uniforme num conjunto produto faz as contagens de coordenadas se multiplicarem. Toda afirmação do tipo “eventos que dependem de grupos disjuntos de lançamentos são independentes” (usada massivamente no problema de fim de semana) é esse cálculo, vestindo mais índices.

Exemplo 21.8 (A cota da união: grosseira mas indestrutível)

A subaditividade com finitos eventos — a cota da união — troca precisão por universalidade. Para o problema dos aniversários com 2323 pessoas, majorar a probabilidade de colisão pela soma sobre os pares dá

P(colisa˜o)(232)1365=2533650.693,\P(\text{colisão}) \leq \binom{23}2\cdot\frac1{365} = \frac{253}{365} \approx 0.693 ,

contra o verdadeiro 0.5070.507: errado por larga margem, porque as colisões se sobrepõem. Ainda assim, a cota não precisa de independência, de lei conjunta, de nada além das probabilidades de pares — e é por isso que, no problema de fim de semana e ao longo de todo o Capítulo 22, a cota da união é a primeira ferramenta sacada: quando ela por acaso é pequena, a questão está resolvida sem modelagem adicional.

Exemplo 21.15 (A colisão de aniversários, pela regra da cadeia)

Com nn pessoas cujos aniversários são independentes e uniformes em 365365 dias, seja Dn=D_n = {}“todos os nn aniversários diferem”. Condicionando pessoa a pessoa (regra da cadeia):

P(Dn)=k=1n1(1k365),\P(D_n) = \prod_{k=1}^{n-1}\Bigl(1 - \frac{k}{365}\Bigr),

cada nova pessoa tendo de evitar os kk dias já ocupados. Para n=23n = 23: P(D23)0.493\P(D_{23}) \approx 0.493 — um aniversário compartilhado já é mais provável do que não. A heurística que explica a pequenez de 2323: tomando logaritmos, lnP(Dn)k<nk365=(n2)365-\ln \P(D_n) \approx \sum_{k<n}\frac k{365} = \frac{\binom n2}{365}, e (232)=253\binom{23}2 = 253253/3650.693ln2253/365 \approx 0.693 \approx \ln 2. O que importa é o número de pares, que cresce quadraticamente: os problemas de colisão vivem na escala n365n \sim \sqrt{365}, e não n365n \sim 365 — o paradoxo dos aniversários é uma raiz quadrada disfarçada.

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Definição 22.4 Matemática universitária — Graduação 3 · Capítulo 22 — Probabilidade: fundamentos e a lei dos grandes números

Sub-σ\sigma-álgebras A1,,AnA\mathcal A_1, \dots, \mathcal A_n \subseteq \mathcal A são independentes se P(A1An)=P(Ai)\P(A_1\cap\dots\cap A_n) = \prod\P(A_i) para todos AiAiA_i \in \mathcal A_i; eventos são independentes se as σ\sigma-álgebras {,Ai,Aic,Ω}\{\varnothing, A_i, A_i^c, \Omega\} o forem; variáveis aleatórias X1,,XnX_1, \dots, X_n, se as σ\sigma-álgebras σ(Xi)=Xi1(B(R))\sigma(X_i) = X_i^{-1}(\mathcal B(\R)) o forem. Uma família infinita é independente se toda subfamília finita o for.

Exemplos

Exemplo 22.7 (O problema dos aniversários, honestamente)

Entre nn pessoas com aniversários independentes e uniformes em N=365N = 365 dias, a probabilidade de que todos os aniversários difiram é

pn=k=1n1(1kN),p_n = \prod_{k=1}^{n-1}\Bigl(1 - \frac kN\Bigr),

por condicionamentos sucessivos (ou diretamente: os N(N1)(Nn+1)N(N-1)\cdots(N - n + 1) casos favoráveis sobre o total NnN^n, um argumento de contagem que a fórmula do produto da independência torna rigoroso). Tomando logaritmos e usando ln(1x)=x+O(x2)-\ln(1 - x) = x + O(x^2):

lnpn=n(n1)2N+O(n3N2),logopnen2/2N.\ln p_n = -\frac{n(n-1)}{2N} + O\Bigl(\frac{n^3}{N^2}\Bigr), \qquad\text{logo}\qquad p_n \approx \eu^{-n^2/2N} .

O ponto de virada pn=12p_n = \frac12 fica em n2Nln21.18Nn \approx \sqrt{2N\ln2} \approx 1.18\sqrt N: para N=365N = 365, n=23n = 23 (p23=0.4927p_{23} = 0.4927). Duas morais. Primeira: as colisões entre nn itens em NN caixas aparecem na escala nNn \sim \sqrt N, e não nNn \sim N — o escalamento do aniversário, que governa as colisões de hash e o custo N\sqrt N dos ataques de aniversário em criptografia. Segunda: o cálculo é um modelo: os (n2)\binom n2 eventos de colisão de pares não são independentes e, no entanto, a resposta se comporta como se fossem (e(n2)/N\eu^{-\binom n2/N} é exatamente a heurística de pares independentes) — uma primeira instância da aproximação de Poisson, tornada rigorosa no problema de fim de semana do Capítulo 23 (desigualdade de Le Cam).

Exemplo 22.14 (O que a lei forte compra)

(a) Frequências: para lançamentos de moeda i.i.d., a frequência observada de caras converge q.c. a pp — a justificativa empírica da própria probabilidade. (b) Monte Carlo: para gL1([0,1])g \in L^1(\intcc01) e (Un)(U_n) i.i.d. uniformes (Teorema 22.6), 1nkng(Uk)01g\frac1n\sum_{k\leq n}g(U_k) \to \int_0^1g q.c.: integrais por amostragem, em qualquer dimensão, à taxa n1/2\sim n^{-1/2} independente da dimensão, tornada precisa no Capítulo 23. (c) Números normais: quase todo número real tem, em sua expansão binária, frequência assintótica 12\frac12 de uns (aplique a lei forte às variáveis dígito do Teorema 22.6) — o teorema de Borel, uma afirmação sobre os números de todo dia demonstrada por medida; o Problema 22.1 a completa em todas as bases.

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