Programa do curso – 2º Quadrimestre de 2015

Introdução à Probabilidade e à Estatística A1-diurno (Santo André)

segunda das 08:00 às 10:00, sala A – 101-0, semanal ,

sexta das 10:00 às 12:00, sala A – 101-0, quinzenal II

Introdução à Probabilidade e à Estatística B1-diurno (Santo André)

segunda das 10:00 às 12:00, sala A – 104-0, semanal ,

sexta das 08:00 às 10:00, sala A – 104-0, quinzenal II

Página Geral do Curso:

http://gradmat.ufabc.edu.br/disciplinas/ipe/

Avisos

Notas Incluindo o Exame
Roteiro de Estudos
Slides (Daniel) Estatística Descritiva
Slides (Valdecir) Aula 1 de Estatística Descritiva Aula 2 de Estatística Descritiva

Critérios de Avaliação

2 Provas + Prova Substitutiva +Listas no Tidia

A conceito da substitutiva substituirá necessariamente o menor conceito das provas

Média =(P1+1,3P2+0,2LT)/2,5

Data das Avaliações

1ª Prova –3-Julho
2ª Prova – 10 de Agosto
Substitutiva: 14 de Agosto
Exame: 1ª Semana do Q3

Provas anteriores

Conceitos:

A – Desempenho excepcional, demonstrando excelente compreensão da disciplina e do uso da matéria.

B – Bom desempenho, demonstrando boa capacidade de uso dos conceitos da disciplina.

C – Desempenho mínimo satisfatório, demonstrando capacidade de uso adequado dos conceitos da disciplina, habilidade para enfrentar problemas relativamente simples e prosseguir em estudos avançados.

D – Aproveitamento mínimo não satisfatório dos conceitos da disciplina, com familiaridade parcial do assunto e alguma capacidade para resolver problemas simples, mas demonstrando deficiências que exigem trabalho adicional para prosseguir em estudos avançados. Nesse caso, o aluno é aprovado na expectativa de que obtenha um conceito melhor em outra disciplina, para compensar o conceito D no cálculo do CR.

F – Reprovado. A disciplina deve ser cursada novamente para obtenção de crédito.

Fonte: Projeto do BC&T

EMENTA:

Princípios básicos de análise combinatória. Definição de probabilidade. Probabilidade condicional e independência. Variáveis aleatórias. Funções distribuição de probabilidades discretas e contínuas. Principais distribuições: de Bernoulli, binomial, de Poisson, geométrica, hipergeométrica, uniforme, de Cauchy, exponencial, normal. Variáveis Aleatórias Independentes. Valor médio e variâncias. Estatística descritiva. Lei fraca dos Grandes números. Teorema Central do Limite. Consequências do Teorema central do Limite.

BIBLIOGRAFIA

Livro que utilizaremos ROSS, S. M. PROBABILIDADE: UM CURSO MODERNO COM APLICAÇÕES

(ROSS S.M. A first Course in Probability, Prentice Hall 2010)
DANTAS, C.. Probabilidade: Um curso Introdutório. 3 ed. rev.. São Paulo: EdUSP, 2008. 252 p. ISBN 9788531403996.
BERTSEKAS , Dimitri P; Tsitsiklis, John N. Introduction to Probability. 2ª. ed. Belmont, Mass: Athena Scientific. ISBN 9781886529236.
BUSSAB, W.; Morettin, P. Estatística básica. 5.ed. São Paulo: Saraiva, 2006. ISBN 9788502034979.
ASH R. Basic Probability Theory, (Aviso 87mb!)

BiBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

LARSON, Ron; FARBER, Betsy. Estatística aplicada. 2.ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004. ISBN 8587918591.
F.M. Dekking C. Kraaikamp, H.P. Lopuhaa L.E. Meester A Modern Introduction to Probability and Statistics
MORETTIN, LUIZ GONZAGA . Estatistica basica: probabilidade e inferência. São Paulo: Pearson, 2010. ISBN 9788576053705.
CHUNG Elementary Probability Theory: With Stochastic Processes and an Introduction to Mathematical Finance, Springer
DEGROOT, Morris H., Schervish, Mark J.. Probability and statistics. 3.ed. Boston: Addison Wesley, c2002. ISBN 020152488-0.
DURRET, R. Elementary Probability for Applications Cambridge 2009;

Cronograma (tentativa)

Semana 1 (1 aula)

Princípios básicos de análise combinatória

Aula 1 – 25/05

Princípio aditivo e multiplicativo. Permutações e arranjos .
Coeficientes Multinomiais

ROSS: Cap. 1 (1.1 à 1.3)

Semana 2 (2 aulas)

Aula 2 – 1/06

Teorema Binomial.
Soluções Inteiras de Equações

ROSS: Cap. 1 (1.4 à 1.6)

Semana 3 -Feriado

Aula 1 – 8/06

Experimentos aleatórios. Espaço de probabilidade: definição de espaço amostral e de probabilidade. Propriedades de uma probabilidade.

ROSS: Capítulo 2- Seções 2.1-2.3

Semana 4 (2 aulas)

Aula 1 – 15/06

Combinatória e Probabilidade: Propriedades das Probabilidades, Espaços Amostrais com resultados Equiprováveis. Jogos de azar e problemas de urna.

ROSS: Capítulo 2- Seções 2.4-2.5

Aula 2- 19/06

Probabilidade Condicional: Teorema da multiplicação e da Probabilidade Total.

ROSS: Capítulo 3 3.1-3.2

Semana 4 (1 aula)

Aula 1- 22/06

Teorema de Bayes e suas consequências. Independência.

ROSS: Capítulo 3 3-3-3.4

Semana 6 (2 aulas)

29-junho

Variáveis aleatórias discretas.

ROSS: Capitulo 4- Seções 4.1-4.5

Primeira Prova 3-Julho – Conteúdo até semana 05

Semana 7 (1 aula) -6/07

Modelos de distribuições discretas: Bernoulli, Binomial, Poisson e Geométrica.

ROSS: Capitulo 4- Seções 4.6-4.7, 4.8.1

Semana 8 (2 aulas)

Aula 1 13-07

Variáveis aleatórias continuas. Função de densidade. Modelos de distribuições contínuas: Uniforme, Exponencial e Normal.

Aula 2 2 17-07

Distribuição de uma função de uma variável aleatória: Expositivo e exemplos. Esperança e Variância.

ROSS: Capítulo 5- Seções 5.1 – 5.5, 5.7

Semana 9 (1 aula)

Aula 1 – 20/07

Função de distribuição conjunta. Independência de variáveis aleatórias.

ROSS: Capítulo 6- Seções 6.1,6.2, 6.3

Semana 10 (2 aulas)

Aula 1- 27/07

Estatística Descritiva: Medidas descritivas para distribuições de frequências: Medidas de posição. Medidas de dispersão.

LARSON – FARBER: Capítulo 2- Seção:2.4-2.5

Aula 2- 31/07

Teorema Central do Limite. Aproximação Normal à Binomial. Consequências práticas do Teorema Central do Limite: Intervalos de confiança.

ROSS: Capítulo 8: Seções 8.3 Apresentação dos resultados. Caráter expositivo e exemplos.

Semana 11 (1 aula)

Aula 1 -3/08

Exercícios

Semana 12 (2 aulas)

Aula 1 10/08 Segunda Prova

Aula 2 – 14/08 Prova Subs

Semana 13

Exame 24/08

Daniel Miranda