Paradoxo do aniversário
Calculando a probabilidade
Para calcular aproximadamente a probabilidade de que em uma sala com n pessoas, pelo menos duas possuam o mesmo aniversário, desprezamos variações na distribuição, tais como anos bissextos, gêmeos, variações sazonais ou semanais, e assumimos que 365 possíveis aniversários são todos igualmente prováveis. Distribuições de aniversários na realidade não são uniformes uma vez que as datas não são equiprováveis.[1]
É mais fácil calcular a probabilidade p(n) de que todos os n aniversários sejam diferentes. Se n > 365, pelo princípio da casa dos pombos esta probabilidade é 0. Por outro lado, se n ≤ 365, ele é dado por
porque a segunda pessoa não pode ter o mesmo aniversário do que o primeiro (364/365), o terceiro não pode ter o mesmo aniversário do que o segundo (363/365), etc.
O evento de pelo menos duas pessoas entre n terem o mesmo aniversário é o complementar de todos n serem diferentes. Consequentemente, sua probabilidade p(n) é
Esta probabilidade ultrapassa 1/2 para n = 23 (com valor aproximado de 50.7%). A seguinte tabela mostra a probabilidade para alguns valores de n (ignorando anos bissextos como descrito anteriormente):
n | p(n) |
---|---|
10 | 12% |
20 | 41% |
23 | 50.7% |
30 | 70% |
50 | 97% |
100 | 99.99996% |
200 | 99.9999999999999999999999999998% |
300 | (1 − 7×10−73) × 100% |
350 | (1 − 3×10−131) × 100% |
367 | 100% |
Implementação em Python
def birthday(n): p = (1.0/365)**n for i in range((366-n),366): p *= i return 1-p
Implementação no R
birthday <- function(n) { print(p <- 1 - choose(365, 365 - n) * factorial(n) / 365 ^ n) }
Implementação em Javascript
function birthday (n) { let p = (1.0 / 365)**n for(let i = (366 - n); i < 366; i++) { p *= i } return 1 - p }
Aproximações
Utilizando a expansão da série de Taylor para a função exponencial
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9f/Birthday_paradox_approximation.svg/300px-Birthday_paradox_approximation.svg.png)
a primeira expressão derivada para p(n) pode ser aproximado a
Então,
Uma outra aproximação grosso modo é dada por
que, como ilustrado pelo gráfico, ainda possui uma boa precisão.
Aproximação de Poisson
Utilizando a aproximação de Poisson para a binomial,
Novamente, ela é maior que 50%.
Ver também
Referências
- Zoe Emily Schnabel: "The estimation of the total fish population of a lake", American Mathematical Monthly 45 (1938), pages 348-352
- M. Klamkin and D. Newman: "Extensions of the birthday surprise", Journal of Combinatorial Theory 3 (1967), pages 279-282.
- D. Bloom: "A birthday problem", American Mathematical Monthly 80 (1973), pages 1141-1142. This problem solution contains a proof that the probability of two matching birthdays is least for a uniform distribution of birthdays.
Notas e referências
- ↑ Em particular, muitas crianças nascem no verão, especialmente nos meses de Julho, Agosto e Setembro (para o hemisfério norte) [1]; ainda assim, em ambientes como salas de aula onde muitas pessoas partilham a mesma data de aniversário, isso torna-se relevante devido a maneira em que o hospital trabalha, onde partos induzidos ou realizados por cesarianas geralmente não são marcados nos finais de semana, mais crianças nascem na segunda e terça-feira do que nos finais de semana. Ambos fatores tendem a ampliar as chances de aniversários idênticos, visto que um subconjunto mais denso possuem mais pares possíveis
Ligações externas
- Um experimento online demonstrando o paradoxo do aniversário do utilizadores
- Solução completa para a para 2, 3, e uma generalização para n aniversários coincidentes Em falta ou vazio
|título=
(ajuda) - The Birthday Paradox
- http://planetmath.org/encyclopedia/BirthdayProblem.html Em falta ou vazio
|título=
(ajuda) - Eric W. Weisstein, Birthday Problem no MathWorld
- Maple vs. paradoxo do aniversário
- Probability by Surprise Birthday Applet An animation for simulating the birthday paradox.
- A humorous article explaining the paradox
- The Birthday Problem Spreadsheet
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