Probabilidade e Processos Estocásticos 2006

MOQ-12 Probabilidade e Processos Estocásticos

Conceitos clássico e freqüentista de probabilidade. Probabilidade condicional e independência de eventos. Teorema de Bayes, do produto, e da probabilidade condicional. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Função massa, função densidade, e função distribuição acumulada. Valor esperado e variância. Desigualdades de Markov e Tchebyshev. Momentos, função geratriz de momentos, transformadas. Funções de variáveis aleatórias, convolução. Variáveis aleatórias conjuntas, função distribuição conjunta e marginal; independência estatística; covariância e coeficiente de correlação. Amostras aleatórias. Lei dos grandes números. Teoremas do limite central. Processos estocásticos elementares. Cadeias de Markov. Classificação de estados. Probabilidades limite.

Bibliografia:

  1. Meyer, L.P., Probabilidade - aplicações à Estatística, Livros Técnicos e Científicos, Rio de Janeiro, 2a edição, 5a reimpressão, 1995.
  2. Devore, J.L., Probability and statistics for engineering and the sciences, Duxbury Thomson Learning, 5nd edition, 2000.

Carga horária semanal:

Requisitos: MAT-21 MAT-26

Disciplina (obrigatória) oferecida ao: 3o ano (1o semestre)

Esta disciplina é de responsabilidade de outra Divisão do ITA: Mecânica

Responsável (teoria): denise


Material extra:


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