O curso visa apresentar os conteúdos com o mesmo nível de detalhe de um típico curso de graduação ou de pós-graduação, buscando qualificar estudantes que não possuem tal conteúdo em sua grade curricular ou que desejam antecipar tais conhecimentos.

Detalhamento:
Bibliografia
1. Introdução. Espaço de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência de eventos. Variáveis aleatórias. Esperança de uma variável aleatória.
2. Vetores aleatórios. Função de distribuição conjunta. Teorema da transforma- ção de variáveis aleatórias.
3. Condicionamento e distribuição Condicional. Esperança condicional.
4. Transformações. Função geradora de probabilidades. Função geradora de momentos. Função característica. Soma de um número aleatório de variáveis aleatórias.
5. Definições de convergência. Relações entre tipos de convergência. Leis dos grandes números. Teorema central do limite.
6. Simulações Computacionais e Aplicações (Cadeias de Markov, Processos de Poisson).

Referência Bibliográfica
1. Ross, S. A First Course in Probability, 8th ed., Pearson Prentice Hall, 2010
2. Feller, W. An Introduction to Probability Theory and its Applications, vol. I, Wiley, 1968 2. James, B. R. Probabilidade: Um Curso em Nível Intermediário, IMPA, 2006
3. Meyer, P. Probabilidade - Aplicações à Estatística, LTC, 1987.

Unidade: ICMC
Curso Oficial PRCEU: Sim
Tipo de Inscrição: Código de Inscrição

O curso visa apresentar os conteúdos com o mesmo nível de detalhe de um típico curso de graduação ou de pós-graduação, buscando qualificar estudantes que não possuem tal conteúdo em sua grade curricular ou que desejam antecipar tais conhecimentos.

Detalhamento:
Bibliografia
1. Introdução. Espaço de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência de eventos. Variáveis aleatórias. Esperança de uma variável aleatória.
2. Vetores aleatórios. Função de distribuição conjunta. Teorema da transforma- ção de variáveis aleatórias.
3. Condicionamento e distribuição Condicional. Esperança condicional.
4. Transformações. Função geradora de probabilidades. Função geradora de momentos. Função característica. Soma de um número aleatório de variáveis aleatórias.
5. Definições de convergência. Relações entre tipos de convergência. Leis dos grandes números. Teorema central do limite.
6. Simulações Computacionais e Aplicações (Cadeias de Markov, Processos de Poisson).

Referência Bibliográfica
1. Ross, S. A First Course in Probability, 8th ed., Pearson Prentice Hall, 2010
2. Feller, W. An Introduction to Probability Theory and its Applications, vol. I, Wiley, 1968 2. James, B. R. Probabilidade: Um Curso em Nível Intermediário, IMPA, 2006
3. Meyer, P. Probabilidade - Aplicações à Estatística, LTC, 1987.

Unidade: ICMC
Curso Oficial PRCEU: Sim
Tipo de Inscrição: Código de Inscrição