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|16/08 Qua |Variáveis aleatórias contínuas. Função de densidade de probabilidades. Cálculo de probabilidades (geométrico, por integração e computacional). Exemplo. Valor médio (esperança ou valor esperado) |Cap 7, 7.1 e 7.2 |Cap 7: 1 a 4, 10 |37, 142, 102, 11, 12, 26, 85, 127, | | | |16/08 Qua |Variáveis aleatórias contínuas. Função de densidade de probabilidades. Cálculo de probabilidades (geométrico, por integração e computacional). Exemplo. Valor médio (esperança ou valor esperado) |Cap 7, 7.1 e 7.2 |Cap 7: 1 a 4, 10 |37, 142, 102, 11, 12, 26, 85, 127, | | | ||
|21/08 Seg |3a avaliação periódica. Discussão da Avaliação. Esperança de uma v.a. Função de distribuição (acumulada). Distribuição exponencial (contínua). Simulação de valores de uma distribuição exponencial. |Cap 6: 6.3, 6.4, 6.5, Cap 7, 7.2 e 7.3 |Cap 6: 7, 8, 10, 12, 13, 17, Cap 7: 6, 8, 9, 10, 12 | |[[#21/08]] | | |21/08 Seg |3a avaliação periódica. Discussão da Avaliação. Esperança de uma v.a. Função de distribuição (acumulada). Distribuição exponencial (contínua). Simulação de valores de uma distribuição exponencial. |Cap 6: 6.3, 6.4, 6.5, Cap 7, 7.2 e 7.3 |Cap 6: 7, 8, 10, 12, 13, 17, Cap 7: 6, 8, 9, 10, 12 | |[[#21/08]] | | ||
- | |23/08 Qua |Discussões adicionais sobre distribuições discretas e contínuas. Esprança, variância, função de distribuição (acumulada) e quantis: seus cálculos e suas interpretações. Assimetria de distribuições. Exemplos |Cap 6: 6.3 a 6.5 e 6.8, Cap 7: 7.2, 7.3, 7.4.3 e 7.8 |Cap 6, Cap 7: | |[[#23/08]] | | + | |23/08 Qua |Discussões adicionais sobre distribuições discretas e contínuas. Esperança, variância, função de distribuição (acumulada) e quantis: seus cálculos e suas interpretações. Assimetria de distribuições. Exemplos |Cap 6: 6.3 a 6.5 e 6.8, Cap 7: 7.2, 7.3, 7.4.3 e 7.8 |Cap 6, Cap 7: | |[[#23/08]] | |
+ | |28/08 Seg |4a avaliação semanal. Discussão da avaliação incluindo comentários sobre soluções computacionais | | | |[[#28/08]] | | ||
+ | |30/08 Qua |Distribuições discretas e contínuas, casos especiais: binomial, geométrica, exponencial, Gama, Beta e Normal. Cálculo de probabilidades e quantis da distribuição normal utilizando tabela da normal padrão. Cálculo de probabilidades e quantis de distribuições utilizando rotinas computacionais. |Cap 6: 6.6.1. 6.6.2, 6.6.3, ex 55 , Cap 7: 7.5.1, 7.4.1, 7.4.3, 7.7 |Cap 6: 20, 21, 25, 26, 55; Cap 7: 13 a 21 |16, 17, 24, 25, 42 |[[#30/08]] | | ||
+ | |04/08 Seg |**não** haverá avaliação semanal. Distribuição normal - continuação. Exemplos. |Cap 7: 7.2 |Cap 7: 14 a 20, 31, 33 a 38 |38, 51, 52, 58, 59, 66, 67, 87, 88, 90, 93, 99, 103 | | | ||
+ | |06/08 Qua |Distribuições discretas: Uniforma, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, binomial negativa (Pascal). Processo de Poisson e distribuição de Poisson. Definições caracterizações e exemplos. Aproximação normal à distribuição Binomial |Cap 6: 6.6 e 6.7, Cap 7: 7.5 |Cap 6: 20 a 28, 31 a 34, 39, 55, 56, 57. Cap 7: 22 a 24 |6, 13, 27, 30, 34, 45, 50, 55, 56, 57, 74, 78 | | | ||
+ | |11/08 Seg |avaliação semanal. | | | | | | ||
Linha 85: | Linha 90: | ||
- Escreva a expressão da f(x) e F(x) | - Escreva a expressão da f(x) e F(x) | ||
- Obtenha: | - Obtenha: | ||
+ | - P[X > 40] | ||
- P[X > 20] | - P[X > 20] | ||
- P[15 < X < 40] | - P[15 < X < 40] | ||
- P[X < 30] | - P[X < 30] | ||
- P[X < 50 | X > 20] | - P[X < 50 | X > 20] | ||
+ | - p[X > 40 | X > 20] | ||
- P[X > 80] | - P[X > 80] | ||
- | - | + | - os quantis 0,15, 0,25, 0,50, 0,60, 0,75 e 0,90 |
+ | - Seja uma função de densidade de probabilidades <m>f(x) = 0,2 - 0,02 x I_{0,10}(x)</m> | ||
+ | - Esboce um gráfico da função | ||
+ | - Obtenha a expressão de <m>F(x)</m> e seu gráfico | ||
+ | - Obtenha o valor médio <m>E[X]</m> | ||
+ | - Obtenha as probabilidades: | ||
+ | - P[X > 2] | ||
+ | - P[X < 7] | ||
+ | - P[X > 5] | ||
+ | - P[X > E[X]] | ||
+ | - P[X > 2 | X < 7] | ||
+ | - P[ 3 < X < 8] | ||
+ | - Obtenha os quantis 0,15, 0,25, 0,50, 0,60, 0,75 e 0,90 | ||
+ | === 28/08 === | ||
+ | Resolver exercícios propostos anteriormente utilizando programas/rotinas computacionais (R, python, (w/x)maxima, axiom, etc) | ||
+ | |||
+ | === 30/08 === | ||
+ | - Buscar na web informações sobre as distribuições vistas até aqui | ||
+ | - Resolver exemplos de aula a propostos utilizando também algum programa computacional | ||
/* [[https://www.youtube.com/watch?v=piCQ3_tcRUQ|Why statistics are fascinating: the numbers are us (Alan Smith) ]] * | /* [[https://www.youtube.com/watch?v=piCQ3_tcRUQ|Why statistics are fascinating: the numbers are us (Alan Smith) ]] * | ||