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Introduzir a teoria de Processos Estocásticos, contemplando aspectos heurísticos e rigorosos, apresentando alguns processos clássicos na literatura e suas aplicações.

Probabilidade e esperança condicional: Caso discreto e contínuo; Cálculo de probabilidades, esperança e variância por condicional, aplicações. Processos Estocásticos: definições básicas; Cadeias de Markov a tempo discreto; Martingais a tempo discreto; Processo de Poisson: A distribuição exponencial; processos de contagem; Processos estacionários; Movimento browniano.

 1)       ROSS, Sheldon M. Introduction to probability models. 10th ed. Amsterdam: Boston: Academic Press, 2010. 2)       GRIMMETT, Geoffrey.; STIRZAKER, David. Probability and random processes. 3rd ed. - Oxford: Oxford University Press, 2001. 3)       TAYLOR, H. M.; KARLIN, Samuel. An introduction to stochastic modeling. 3rd ed. -. San Diego: Academic Press, 1998.

 1)       ROSS, Sheldon M. Stochastic processes. 2nd ed. - New York: JohnWiley, c1996.2. 2)       JAMES, Barry R. Probabilidade: um curso em nível intermediário. 3. ed.Rio de Janeiro: IMPA, 2006. 3)       CHUNG, K. L. - A Course in Probability Theory, 2nd ed. New York,Academic Press, 1974. 4)       FELLER, W. - An Introduction to Probability Theory and its Applications,Vol. II, 2nd ed., New York, John Wiley & Sons, 1966. 5)       SHIRYAYEV, A. N. - Probability. New York, Springer-Verlag, 1984. 6)       KARATZAS, I., SHREVE, S. - Brownian Motion and Stochastic Calculus (2a edição). New York, Springer-Verlag, 2008.