Teoria da Probabilidade
Eventos e espaços amostrais. Independência, probabilidades condicionais e espaços produto. Variável aleatória. Variáveis aleatórias discretas (Bernoulli, binomial, Poisson, geométrica e hipergeométrica) e contínuas (uniforme, exponencial, gama, normal). Esperança e variância. Covariância e correlação. Processo de Poisson. Probabilidade condicional, esperança condicional. Seqüências de variáveis aleatórias: noção, conceitos de convergência. Leis dos Grandes Números: conceito, a lei fraca, a lei forte; aplicações. Teoria Central do Limite - situação do problema; Teorema Central do Limite; aplicações. Distribuições amostrais (t, qui-quadrado e F). Introdução à Inferência Estatística.
Informações Básicas
Carga horária
90h.
Pré-requisito
Cálculo em várias Variáveis
Obrigatória:
- Ralph Teixeira e Augusto César Morgado. Notas de Aula.
- W. Bussab e P. Morettin. Estatística Básica: Probabilidade e Inferência. Pearson, 2010
- Paul Meyer. Probabilidade: aplicações à Estatística. Livros Técnicos e Científicos, 1983.
Complementar:
- Sheldon Ross. Probabilidade: um curso moderno, com aplicações. Artmed, 2010.
- A. C. Morgado et al. Análise Combinatória e Probabilidade. SBM, 2001.
- Barry R. James. Probabilidade: um curso intermediário. IMPA, 1996.
- Kai Lai Chung e Farid AitSahlia. Elementary probability theory: with stochastic processes and an introduction to mathematical finance. Springer, 2003.
- R.V. Hogg e E.A.Tannis. Probability and statistical inference. Prentice Hall, 2010.