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Aprofundar o entendimento referente aos conceitos de probabilidade condicionada, variáveis aleatórias discretas e contínuas, esperança e variância de uma variável aleatória. Entender definições e classificações de processos estocásticos. Resolver problemas de processos estocásticos de Markov (processos sem memória), com destaque para a teoria de filas.

O conceito de probabilidade. Probabilidade condicionada. Teorema de Bayes. O conceito de Variáveis Aleatórias (VA). VA discretas. VA contínuas. Valor esperado de VA. Variância de VA; VA Bi-dimensionais. Desigualdade de Markov. Desigualdade de Tchebyshev. Coeficiente de correlação. O conceito de processos estocásticos. Processos discretos e contínuos. Processo de Markov. Processo de nascimento e morte. Processos Semi-Markovianos. Introdução à Teoria das Filas.

1.    ALBUQUERQUE, J. P. A.; FORTES, J. M. P.; FINAMORE, W. A. Probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos. 1ª ed. Ed. Interciência, 2008. 2.   KARLIN, Samuel. A first course in stochastic processes. 2ª ed. New York: Academic Press, 1974. 3. JAMES, Barry. Probabilidade: um curso em nível intermediário. IMPA. 2004 (Projeto Euclides).

1.    KOVACS, Zsolt Laszio. Teoria da probabilidade e processos estocásticos: com aplicações em engenharia de sistemas e processamentde sinais. São Paulo: Academica, 1996. 2. RATHIE, P. N.; ZÖRNIG, Peter. Teoria da probabilidade . Brasília, DF: Editora Universidade de Brasília, 2012. 3. ROSS, Sheldon M. Stochastic processes. 2nd ed. New York: John Wiley, 1996.  4. FOGLIATTI, Maria Cristina; MATTOS, Néli Maria Costa. Teoria de filas. Rio de Janeiro: Interciência, 2007. xviii, 290 p. ISBN 9788571931572 (broch.).  5. ALENCAR, Marcelo Sampaio de. Probabilidade e processos estocásticos. 1. ed. São Paulo, SP: Érica, 2009.  6. PRADO, Darci. Teoria das filas e da simulação. 3. ed. Nova Lima, MG: INDG Tecnologia e Serviços, 2006