Portal do Ementário

Explorar a teoria da Probabilidade contemplando aspectos heurísticos e rigorosos. Em particular, apresentar alguns modelos clássicos e suas aplicações.

Probabilidade: espaço amostral e eventos; axiomas de Kolmogorov; espaço de probabilidade; eventos equiprováveis e não equiprováveis; probabilidade condicional; independência; O Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas:  distribuição acumulada; esperança; variância e desvio padrão; momentos. Variáveis Aleatórias Contínuas: função densidade de probabilidade; Esperança; variância e desvio padrão; momentos. O modelo discreto de Poisson e sua relação com a exponencial. O Teorema do Limite Central. A distribuição normal como uma aproximação para a binomial. Lei dos grandes números.

 1)       MEYER, Paul L. Probabilidade: aplicações à estatística. 2ª ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1983. 2)       MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C.P. Probabilidade e Variáveis Aleatórias. 2ª edição. EDUSP, 2006. 3)       JAMES, B. Probabilidade: um curso em nível intermediário, 4ª edição, SBM. 2015. (Coleção Projeto Euclides)  

1)       ROSS, S. Probabilidade: um curso moderno com aplicações. 8ª Ed. – Porto Alegre, RS: Bookman, 2010. 2)       CHUNG, K.L. A Course in Probability Theory. Academic Press, 2001. 3)       DEVORE, J. L. Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciências. 6ª edição, São Paulo, Cengage Learning, 2012. 4)       GRIMMETT, G.; STIRZAKER, D. Probability and random processes. 3rd ed. - Oxford: Oxford University Press, 2001. 5)       MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e Estatística. 5ª edição. EDUSP, 2012. 6)       ROSS, S. M. Introduction to probability models. 10th ed. Amsterdam: Boston: Academic Press, 2010.