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Agrupamento de Escolas Pedro Eanes Lobato

Probabilidades  ·  9.º Ano

🎯 Bem-vindo às Probabilidades!

Segue o percurso sugerido ou escolhe diretamente o que precisas.

Percurso Sugerido

1
🌍 Explora situações reais
Descobre como a probabilidade está presente no dia a dia — meteorologia, desporto, saúde e sorteios.
2
📘 Compreende a teoria
Estuda as definições, a Regra de Laplace, tipos de acontecimentos, diagramas de Venn e em árvore (com e sem reposição).
3
📊 Usa o Simulador
Altera os sliders e vê como o número de casos favoráveis e possíveis afeta a probabilidade em tempo real.
4
✏️ Treina com exercícios
Exercícios graduados — básico, intermédio e avançado — com feedback passo a passo em etapas coloridas.
5
🏆 Prepara-te para o exame
Questões reais das Provas Finais de 9.º Ano (2016–2024) com soluções detalhadas passo a passo.
🌍
Contextos ReaisSituações do quotidiano
📘
TeoriaDefinições e propriedades
📊
SimuladorExplora visualmente
✏️
Prática Guiada7 exercícios com feedback
🏆
Exercícios de Provas Finais de 9.º Ano10 questões reais com soluções completas (2016–2024)
📋
O que tens de saber fazer — AE 9.º Ano
Representar acontecimentos por tabelas, diagramas em árvore e diagramas de Venn; aplicar a Regra de Laplace; compreender união, interseção, acontecimentos complementares, contrários e mutuamente exclusivos; calcular a probabilidade da união de acontecimentos disjuntos.
💬
Como foi estudar com a APP?
Dá a tua opinião — ajuda a melhorar!

🌍 A Probabilidade no Dia a Dia

Descobre como a matemática está presente em situações reais do quotidiano.

🌦️

Previsão do Tempo

O IPMA prevê «70% de probabilidade de chuva». De 10 dias com condições iguais, chove em 7.

P(chuva) = 710 = 0,7 → 70%

Desporto

Torneio com 8 equipas igualmente fortes. Qual a probabilidade de a tua equipa ganhar?

P(ganhar) = 18 = 0,125 → 12,5%
🎟️

Sorteios e Rifas

Sorteio com 50 rifas — compraste 5. Qual é a tua probabilidade de ganhar?

P(ganhar) = 550 = 110 = 0,1 → 10%
🧬

Medicina

Um medicamento é eficaz em 3 de cada 4 doentes. A probabilidade de ser eficaz é:

P(eficaz) = 34 = 0,75 → 75%
🎲

Dados

Ao lançar um dado equilibrado, qual a probabilidade de sair um número par?

P(par) = 36 = 12 = 0,5 → 50%
🎓

Sorteios Escolares

Turma de 28 alunos — a professora sorteia 1 para ir ao quadro. A tua probabilidade:

P(tu) = 128 ≈ 0,036 → 3,6%

💡 Porquê estudar Probabilidades?

Compreender probabilidades ajuda-nos a tomar melhores decisões, a interpretar notícias e estudos científicos e a ser cidadãos mais informados.

Pensa nisto: Quando um médico diz «este tratamento funciona em 60% dos casos» ou o IPMA anuncia «80% de probabilidade de chuva», estão a usar probabilidades. Saber interpretá-las é essencial!

📘 Teoria das Probabilidades

Conceitos fundamentais para o 9.º ano.

📌 1. Experiência Aleatória e Espaço Amostral

Uma experiência aleatória é uma experiência cujo resultado não podemos prever com certeza, mesmo que seja repetida nas mesmas condições.

Espaço amostral (Ω): conjunto de todos os resultados possíveis da experiência.

• Lançar um dado de 6 faces:  Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
• Lançar uma moeda:  Ω = {cara, coroa}
• Retirar uma bola de um saco com 5 bolas:  Ω = {b₁, b₂, b₃, b₄, b₅}
Exemplo:

Dado de 6 faces

Lança-se um dado equilibrado de 6 faces. Define-se o acontecimento A = «sair um número par».

1. Espaço amostral:  Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  → 6 casos possíveis

2. Acontecimento A:  A = {2, 4, 6}  → 3 casos favoráveis

3. Probabilidade:  P(A) = 36 = 12

Complementar Ā = «sair um número ímpar»:  Ā = {1, 3, 5}

P(Ā) = 1 − 12 = 12

📌 2. Tipos de Acontecimento

Um acontecimento é qualquer subconjunto do espaço amostral — um conjunto de resultados que nos interessam. Considera sempre o dado de 6 faces: Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}.

Acontecimento certo: inclui todos os resultados de Ω — acontece sempre. P = 1
Exemplo:
A = «sair um número entre 1 e 6» → A = {1,2,3,4,5,6} = Ω  → P(A) = 1
Acontecimento impossível: não inclui nenhum resultado — nunca acontece. P = 0
Exemplo:
B = «sair o número 7» → B = ∅  → P(B) = 0
Acontecimento elementar: tem exatamente um resultado.
Exemplo:
C = «sair o número 5» → C = {5}  → P(C) = 16
Acontecimento complementar (Ā): todos os resultados de Ω que NÃO pertencem a A. P(Ā) = 1 − P(A)
Exemplo:
A = «sair par» = {2,4,6} → Ā = «sair ímpar» = {1,3,5}  → P(Ā) = 1 − 12 = 12
Acontecimentos disjuntos (incompatíveis): não podem ocorrer simultaneamente — A ∩ B = ∅
Exemplo:
A = «sair par» = {2,4,6} e B = «sair ímpar» = {1,3,5} → A ∩ B = ∅
Probabilidade da união (disjuntos): P(A ∪ B) = P(A) + P(B)
Exemplo:
A = «sair 1» e B = «sair 6» → P(A ∪ B) = 16 + 16 = 13
Acontecimento contrário (Ā): conjunto de todos os resultados de Ω que NÃO pertencem a A. Coincide com o acontecimento complementar.
Exemplo:
A = «sair um número par» = {2,4,6} → Ā = «não sair um número par» = «sair um número ímpar» = {1,3,5}
P(Ā) = 1 − P(A) = 1 − 12 = 12

📌 3. Regra de Laplace

Quando todos os resultados do espaço amostral são igualmente prováveis, a probabilidade de um acontecimento A calcula-se pela Regra de Laplace:

Regra de Laplace

P(A) = n.º de casos favoráveis a An.º de casos possíveis (total)
Exemplo:

Dado de 6 faces

Lança-se um dado equilibrado de 6 faces. Calcula a probabilidade do acontecimento A = «sair um número maior do que 4».

1. Espaço amostral:  Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}  → 6 casos possíveis

2. Acontecimento A:  A = {5, 6}  → 2 casos favoráveis

3. Aplicação da Regra de Laplace:  P(A) = 26 = 13

Complementar Ā = «sair um número ≤ 4»:  Ā = {1, 2, 3, 4}

P(Ā) = 1 − 13 = 23

Propriedade 1: 0 ≤ P(A) ≤ 1  (a probabilidade está sempre entre 0 e 1)
Propriedade 2: P(Ā) = 1 − P(A)  (complementar)
Propriedade 3 (caso geral): P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)

📌 4. Tabela de Dupla Entrada

A tabela de dupla entrada permite listar de forma sistemática todos os resultados possíveis quando é útil organizar pares de resultados ou cruzar duas dimensões da experiência. Cada célula pode representar um par ordenado ou uma combinação, conforme o contexto.

Exemplo:

1 — Lançamento de 2 moedas

Lançam-se simultaneamente uma moeda azul e uma moeda vermelha, cada uma com duas faces: Cara (C) e Coroa (K).

Define-se o acontecimento A = «sair pelo menos uma Cara».

1. Espaço amostral — todos os pares (azul, vermelha):

Azul ╲ Verm.CK
C(C,C) ✓(C,K) ✓
K(K,C) ✓(K,K)

2. Total de casos possíveis:  2 × 2 = 4 pares

3. Acontecimento A (pelo menos uma Cara):  {(C,C), (C,K), (K,C)}  → 3 casos favoráveis

4. Probabilidade:  P(A) = 34

Complementar Ā = «nenhuma Cara» = «duas Coroas»:  {(K,K)}  → P(Ā) = 14  → Verificação: 34 + 14 = 1 ✓

Exemplo:

2 — Escolha de 2 pessoas (pares sem ordem)

De um grupo de 4 pessoas — Ana (A), Bruno (B), Carlos (C) e Diana (D) — sorteiam-se 2 pessoas ao acaso, sem ter em conta a ordem.

Define-se o acontecimento B = «o par inclui a Ana».

1. Espaço amostral — todos os pares possíveis (sem repetição, sem ordem):

ABCD
AAB ✓AC ✓AD ✓
BBCBD
CCD
D

2. Total de casos possíveis:  contando apenas uma vez cada par diferente, obtêm-se 6 pares: AB, AC, AD, BC, BD e CD.

3. Acontecimento B (par inclui a Ana):  {AB, AC, AD}  → 3 casos favoráveis

4. Probabilidade:  P(B) = 36 = 12 = 0,5 → 50%

📌 5. Diagrama em Árvore

O diagrama em árvore representa graficamente todos os resultados possíveis de uma experiência com duas ou mais etapas sequenciais. Cada ramo representa um resultado de uma etapa.

COM reposição: após cada extração, o elemento é devolvido ao saco → o número de ramos em cada etapa é sempre o mesmo.

SEM reposição: após cada extração, o elemento NÃO é devolvido → o número de ramos diminui a cada etapa.
Exemplo:

SEM reposição — saco {V, A, R}, 2 extrações

Um saco contém 3 bolas: 1 Vermelha (V), 1 Azul (A) e 1 Rosa (R). Retiram-se 2 bolas sem reposição (a 1.ª bola não é reposta antes de retirar a 2.ª).
Define-se o acontecimento C = «as duas bolas extraídas são da mesma cor».

Início V A R A VA R VR V AV R AR V RV A RA Total: 3×2 = 6 resultados

1. Total de casos possíveis:  3 × 2 = 6 pares ordenados (sem reposição → 2 ramos na 2.ª etapa, pois a bola retirada não volta)

2. Acontecimento C: ∅ → 0 casos favoráveis

3. Probabilidade:  P(C) = 06 = 0

Nota: Sem reposição, não existem pares com bolas repetidas — VV, AA ou RR são acontecimentos impossíveis!

Exemplo análogo:

COM reposição — saco {V, A, R}, 2 extrações

Um saco contém 3 bolas: 1 Vermelha (V), 1 Azul (A) e 1 Rosa (R). Retiram-se 2 bolas com reposição (a 1.ª bola é reposta antes de retirar a 2.ª).

Define-se o acontecimento C = «as duas bolas extraídas são da mesma cor».

Início V A R V A R V A R V A R VV ✓ VA VR AV AA ✓ AR RV RA RR ✓ Total: 3×3 = 9 resultados

1. Total de casos possíveis: 3 × 3 = 9 pares ordenados (com reposição → 3 ramos na 2.ª etapa, pois a bola retirada volta ao saco)

2. Acontecimento C: {VV, AA, RR} → 3 casos favoráveis

3. Probabilidade: P(C) = 39 = 13

Nota: Com reposição, VV, AA e RR são acontecimentos possíveis, pois após cada extração a bola regressa ao saco.

📌 6. Diagrama de Venn — União e Interseção

O diagrama de Venn representa graficamente as relações entre dois ou mais acontecimentos. É especialmente útil quando os acontecimentos se podem sobrepor (não são disjuntos).

Ω (espaço amostral) A B A∩B só A só B fora de A e B
Notação n( ) — o que significa?
n(A) lê-se «número de elementos do conjunto A» — é a cardinalidade do conjunto, ou seja, a contagem de quantos elementos pertencem a A.

Exemplos:
 n({2, 4, 6}) = 3  |  n(∅) = 0  |  n(Ω) = total do universo

Fórmulas fundamentais (n = número de elementos):
 • n(A ∪ B) = n(A) + n(B) − n(A ∩ B)  [elementos em A, em B ou em ambos]
 • n(Ω) = n(A ∪ B) + n(fora de A e B)  [total = dentro + fora]
 • n(A ∩ B) = n(A) + n(B) − n(A ∪ B)  [elementos em A e B simultaneamente]
Exemplo:

Preferências de visita de 120 alunos

Numa escola com 120 alunos, 50 querem visitar Lisboa (L), 80 querem visitar Peniche (P) e 10 não querem visitar nenhum dos dois locais.
Define-se o acontecimento E = «querer visitar os dois locais» (Lisboa e Peniche).

1. Número de alunos em pelo menos um dos dois — n(L ∪ P):
   n(L ∪ P) = n(Ω) − n(fora) = 120 − 10 = 110 alunos

2. Soma das duas listas — n(L) + n(P):
   n(L) + n(P) = 50 + 80 = 130
   (este valor conta os alunos que estão nas duas listas duas vezes)

3. Número de alunos que querem os dois — n(L ∩ P):
   n(L ∩ P) = n(L) + n(P) − n(L ∪ P) = 130 − 110 = 20 alunos
   (subtraímos o excesso: quem foi contado duas vezes)

4. Probabilidade:  P(E) = 16

Verificação com o diagrama de Venn:

 • Só Lisboa: 50 − 20 = 30  |  Só Peniche: 80 − 20 = 60  |  Ambos: 20  |  Nenhum: 10

 • Total: 30 + 60 + 20 + 10 = 120 ✓

📌 7. Probabilidade da União de Acontecimentos Disjuntos

Quando dois acontecimentos são disjuntos ou mutuamente exclusivos, não têm resultados em comum. Isto significa que A ∩ B = ∅.

Regra da união de acontecimentos disjuntos:
Se A e B são acontecimentos disjuntos, então:

P(A ∪ B) = P(A) + P(B)

A expressão A ∪ B lê-se «A reunião B» ou «A ou B». Representa os resultados que pertencem a A, a B, ou a ambos. No caso dos acontecimentos disjuntos, não há elementos em comum, por isso basta somar as probabilidades.
Exemplo:

Bolas numeradas de 1 a 8

Num saco há 8 bolas iguais ao tato, numeradas de 1 a 8. Retira-se uma bola ao acaso.

Consideram-se os acontecimentos A = «sair par e primo» e B = «sair ímpar».

1. Espaço amostral: Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

2. Acontecimentos: A = {2}, porque 2 é o único número que é simultaneamente par e primo; B = {1, 3, 5, 7}

3. Verificação: A ∩ B = ∅, por isso A e B são acontecimentos disjuntos.

4. Probabilidades: P(A) = 18 = 0,125 → 12,5% e P(B) = 48 = 12 = 0,5 → 50%

5. União: A ∪ B = {1, 2, 3, 5, 7} → 5 casos favoráveis

6. Aplicação da regra:
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) = 18 + 48 = 58 = 0,625 → 62,5%

Atenção:

Esta regra só pode ser usada diretamente quando os acontecimentos são disjuntos.

Por exemplo, no lançamento de um dado, se C = «sair número par» = {2, 4, 6} e D = «sair número maior do que 4» = {5, 6}, então C ∩ D = {6}. Como há um resultado comum, C e D não são disjuntos.

Neste caso, não se deve fazer apenas P(C) + P(D), porque o resultado 6 ficaria contado duas vezes.

🤔 Verifica se percebeste Indica o valor lógico (Verdadeiro/Falso) das seguintes igualdades: Num saco há 8 bolas iguais ao tato, numeradas de 1 a 8. Retira-se uma bola ao acaso. A = «sair par e primo», B = «sair ímpar» e C = «sair par ou primo». Recorda: significa «e»; significa «ou».
A = {2}
B = {1, 3, 5, 7}
C = {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
A ∩ B = ∅
A ∪ B = {1, 2, 3, 5, 7}
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) = 58
A ∩ C = ∅
P(A ∪ C) = P(A) + P(C)
B ∩ C = ∅

📊 Simulador Interativo

Mexe nos sliders e observa como a probabilidade muda em tempo real.

🎲 🎲 Simulador 1 — Regra de Laplace

3
10
Probabilidade P(A)
Decimal
0,300
Percentagem
30,0%
Complementar P(Ā)

⚠️ Os casos favoráveis não podem exceder os casos possíveis!

Simulador 2 — Diagrama de Venn

120
50
80
10
Ω = 120 A B A∩B só A só B
A ∩ B (pertencem aos dois)
20
P(A ∩ B)
Fração irredutível
Percentagem
16,7%

Simulador 3 — Lançamento de um dado equilibrado

Escolhe o número de lançamentos e observa a frequência relativa de cada face. Com poucos lançamentos, os resultados podem ser muito irregulares; com muitos lançamentos, tendem a aproximar-se da probabilidade teórica 1/6.

8
FaceFrequência absolutaFrequência relativaDesvio observado
Conclusão
Probabilidade teórica
1/6 ≈ 0,167
Maior desvio observado

💡 A curto prazo há oscilação. A longo prazo, a frequência relativa tende a estabilizar perto de 1/6, mas não fica obrigatoriamente igual.

✏️ Prática Guiada

7 exercícios graduados com feedback passo a passo.

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🏆 Exercícios de Provas Finais

10 questões reais das Provas Finais do 3.º Ciclo — treina para o exame!

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