Curso de Introdução aos Modelos Estocásticos

Módulo 1 – Introdução a teoria de probabilidade e variáveis aleatórias – Prof. Dr. Patrick Borges.

Conteúdo: Espaço amostral e eventos; Probabilidade de eventos; Probabilidade condicional, independência e fórmula de Bayes; Variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas; Esperança de funções de variáveis aleatória.

 

Módulo 2 – Variáveis aleatórias multidimensionais e teoremas limites – Prof. Dr. Alessandro José Queiroz Sarnaglia.

Conteúdo: Vetores aleatórios; Função de distribuição conjunta; Variáveis aleatórias independentes; Covariância e variância de soma de variáveis aleatórias; Distribuição de funções de vetores aleatórios; Função geradora de momentos; Teoremas limites; Processos Estocásticos.

 

Módulo 3 – Probabilidade e esperança condicionais – Prof. Dr. Fábio Julio Valentim.

Conteúdo: Casos discreto e contínuo; Computando esperanças e variâncias por condicionamento; Computando probabilidades por condicionamento; Algumas aplicações.

 

Bibliografia

 

Ross, S. M. (2007) – Introduction to Probability Models, 9th edition, Elsevier Academic Press.

Grimmett, G. R. & Stirzaker, D. R. (2001) – Probability and Random Processes, 3rd edition, Oxford University Press.