Experimentos determinísticos e aleatórios
Um experimento é chamado determinístico quando podemos determinar o seu resultado final antes de ele ser realizado e se caso repetirmos o processo o resultado será o mesmo. Já não ocorre da mesma maneira com eventos aleatórios, pois não podemos predeterminar com precisão o desfecho do experimento ainda que repetido sob as mesmas condições.
Exemplo de experimento determinístico:
O funcionamento de um impressora 3D é um evento determinístico, pois é possível determinar o tempo de impressão de uma peça, ou seja, se uma peça é impressa em 1h20min, então 2 peças serão impressas em 2h40min nas mesmas circunstâncias.
Exemplo de experimento aleatório:
O lançamento simultaneo de uma moeda e um dado é um evento aleatório, pois se no primeiro lançamento obtivermos uma cara, para a moeda; e o número 3 para o dado; não podemos determinar no próximo lançamento qual a face da moeda e do dado que veremos.
Experimentos aleatórios são aqueles que, mesmo repetidos várias vezes sob condições semelhantes, apresentam resultados imprevisíveis.
É possível prever com exatidão eventos aleatórios?
Não é possível prever com exatidão eventos aleatórios, pois a natureza da aleatoriedade implica na falta de padrões previsíveis. Eventos verdadeiramente aleatórios não seguem um padrão discernível e não podem ser previstos com certeza.
A previsão de eventos aleatórios é uma característica fundamental da aleatoriedade. Em sistemas verdadeiramente aleatórios, como o lançamento de um dado não viciado, o decaimento radioativo ou o movimento molecular em um gás, não há informações ou padrões prévios que permitam prever com certeza o resultado de cada evento individual.
No entanto, em alguns contextos, usamos modelos probabilísticos para descrever a probabilidade de certos resultados em média ou ao longo de um grande número de experimentos. Esses modelos são estatísticos e fornecem uma descrição probabilística, não uma previsão precisa para eventos individuais.
Portanto, enquanto podemos entender e modelar a probabilidade de certos resultados em eventos aleatórios, a previsão exata de eventos específicos em situações verdadeiramente aleatórias não é possível.