Professor: Jesus Garcia. Sala 232 - IMECC
Ementa:
Estatística descritiva. Probabilidade.
Probabilidade condicional, independência, Teorema de Bayes.
Variável aleatória. Função de distribuição acumulada. Momentos e função geradora de momentos.
Os principais modelos discretos (binomial, geométrico, Pascal, hipergeométrico, Poisson) e
contínuos (uniforme, normal, exponencial, gamma, qui-quadrado).
Relações binomial-geométrica-Pascal versus Poisson-exponencial-gamma.
Noções básicas de inferéncia: estimação pontual e intervalar.
Aulas:
Aula 1 ( Estatistica Descritiva) Aula pratica 1
Aula 2 Aula pratica 2
Aula 3 (Probabilidade) Aula pratica 3
Aula 4 Aula pratica 4
Aula 5 Aula pratica 5 Aula pratica
Aula 6 Aula pratica
Aula 7 Aula pratica
Aula 8
Aula 9 Aula pratica
Aula 10
Aula 11 Aula pratica
Bibliografia:
Bussab, W. O. & Morettin, P. A. Estatistica Basica; Atual Editora Ltda., Sao Paulo
Magalhaes, M. N. & Lima, A.C.P. Nocoes de Probabilidade e Estatistica; Edusp, Sao Paulo
Ross S.M. Introduction to probability and statistics for engineers and scientists.
Atendimento: toda terca feira as 18hs na sala 232 IMECC
Avaliacao:
Prova 1 (P1): dia 25 - 4
Prova 2 (P2): dia 13 - 6
Substitutiva: dia 27 - 6
Exame: dia 11 - 7
Aluno aprovado (sem exame) se: 0.4*P1 + 0.4*P2 + 0.2*T >= 5
T = testinhos e ou trabalhos