INE 5118 - PROBABILIDADE, ESTATÍSTICA
E PROCESSOS
ESTOCÁSTICOS
Esta disciplina é oferecida para o curso de
Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Santa Catarina.
Estou ministrando esta disciplina para a Turma
05202, 4a feira às 13h30min na sala CTC113 e 6a feira às
8h20min
na sala CTC204
Neste espaço serão colocadas
informações
consideradas importantes para a disciplina (se você tiver
qualquer
problema para visualizar os links abaixo entre em contato que eu
enviarei
por e-mail (marcelo@inf.ufsc.br):
####CRONOGRAMA DAS
PROVAS###
Aula 1 -
Introdução
Aulas 2 e 3
- Análise Exploratória de Dados.
Aulas de
Probabilidade.
Aulas
de Variável
Aleatória.
Exercícios de
Variável Aleatória.
Arquivo PQRS
Arquivo Aproximações
pela normal
Arquivo Estima.
Slides do Capítulo 7.
Slides de Poder do Teste.
Arquivo Poder do Teste (salve o arquivo
LOCALMENTE).
Processos estocásticos - 1a parte
Processos estocásticos - 2a parte
Processos estocásticos - 3a parte
Lista de exercícios de Processos
Estocásticos
PLANO DE ENSINO(resumido)
01.
IDENTIFICAÇÃO
DA DISCIPLINA: Semestre: 2013.1
Código: INE5118
Nome: Probabilidade,
Estatística e Processos Estocásticos
Horas/Aula: Teóricas: 72
Práticas: 0 Total: 72
Código(s)
do(s) pré-requisito(s): MTM 5162
Código(s)
do(s) bloco(s):
02. EMENTA
Teoria da probabilidade. Variáveis
aleatórias
e distribuição de probabilidade. Principais
distribuições
de probabilidade. Estimação de parâmetros. Testes
de
hipóteses.
03. OBJETIVOS:
03.1-Geral: Ao final do semestre o aluno
deverá conhecer os fundamentos
da Teoria da Probabilidade e dos Processos Estocásticos, efetuar
cálculos
probabilísticos e estar capacitado a realizar inferência
estatística com base
em dados amostrais.
03.2-Específicos: 1. Solucionar
problemas que envolvam fatores aleatórios empregando conceitos
de
probabilidade. 2. Descrever os principais modelos de
distribuições discretas e
contínuas e usá-los adequadamente. 3. Identificar o
modelo de probabilidade
adequado ao experimento aleatório. 4. Inferir parâmetros
populacionais baseados
em distribuições amostrais.
<>04. T Ó P I C O
S
1.PROBABILIDADE: Modelo matemático:
experimento aleatório, espaço amostral, eventos.
Definições de
probabilidade:clássica, axiomática e experimental
Probabilidade condicional.
Eventos independentes.
2.VARIÁVEL ALEATÓRIA E
DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE: Definição de
variável aleatória.Funções de
variáveis aleatórias. Distribuição de
probabilidade. Valor esperado, moda e
mediana de uma distribuição. Variância e
desvio-padrão. Propriedades do valor
esperado e da variância.
3.MODELOS TEÓRICOS
DISCRETOS: Bernoulli, Binomial, Geométrica e Poisson.
4.MODELOS TEÓRICOS
CONTÍNUOS: Uniforme, Exponencial e Normal.
Aproximação da binomial pela
normal. t-Student
5.ESTIMAÇÃO DE
PARÂMETROS: Características de um estimador. Tipos de
estimação.
Estimação pontual para a média e
proporção. Estimação intervalar para a
média e proporção. Tamanho de amostra.
6.TESTES DE HIPÓTESES: Conceito. Testes de
hipóteses para a média e proporção. Tipos
de erros. Tamanho de amostra.
7. Introdução aos
Processos Estocásticos e Cadeias de Markov
Matriz de Transição, Estabilização,
Processos
de nascimento e morte
05. AVALIAÇÃO
DA
APRENDIZAGEM:
Seis testes escritos individuais.
Teste
|
Data
|
Tópico
|
1
|
03/04/2013
|
Introdução
|
2
|
19/04/2013
|
Probabilidade
e Variáveis Aleatórias
|
3
|
10/05/2013
|
Modelos
Probabilísticos
|
4
|
29/05/2013
|
Estimação
de Parâmetros
|
5
|
21/06/2013
|
Testes
de Hipóteses
|
6
|
05/07/2013
|
Processos
Estocásticos
|
Recuperação
|
12/07/2013
|
Todo
o conteúdo
|
06-SISTEMA DE
AVALIAÇÃO
06.1-Critério para Aprovação:
A média final (MF) será igual a média
aritmética simples dos testes. O aluno
que obtiver MF maior ou igual a 6 (seis) e
com freqüência suficiente será aprovado.
06.2-Forma da Recuperação: ao
final do semestre, os alunos que obtiverem média final superior
a 3,0 nas avaliações obrigatórias terão
direito a realizar uma prova de recuperação, opcional,
que abrangerá toda a matéria. A nota final do aluno
será a média entre a nota final antes da
recuperação e da própria nota da
recuperação. O aluno que obtiver nota maior ou igual a 6
(seis) será aprovado.
Ausência
às avaliações: o aluno que, por motivo justificado
previsto na legislação, faltar a uma das
avaliações, deverá, até 72 horas
após a data de realização da
avaliação, requerer junto à secretaria do INE a
realização de uma prova substitutiva, a qual será
efetuada em data acordada com o professor.
07.BIBLIOGRAFIA:
1. BARBETTA, P.A., REIS, M.M., BORNIA, A.C. Estatística
para Cursos de Engenharia e Informática. 3ª ed. São
Paulo: Atlas, 2010.
2. BUSSAB, Wilton O., MORETTIN, Pedro A. Estatística
Básica. 5ª ed. São Paulo: Saraiva, 2003
3. MEYER, Paul. Probabilidade - aplicações à
Estatística. 2ª ed. Rio de Janeiro: LTC, 2000.
4. COSTA NETO, Pedro Luiz de O. Estatística. 2ª ed.
São Paulo: Edgard Blücher, 2002
4. TRIOLA, M. F. – Introdução à
Estatística, 9ª ed., Rio de Janeiro: LTC, 2005.
5. SOARES, J. F., FARIAS, A. A., CESAR, C. C. –
Introdução à Estatística, 2ª ed., Rio
de Janeiro: LTC, 2003.
6. MONTGOMERY, Douglas C., RUNGER, G. C., HUBELE, N. F.
Estatística Aplicada à Engenharia, 2ª ed., Rio de
Janeiro: LTC, 2004.
7. STEVENSON, Willian J. Estatística Aplicada à
Administração. – São Paulo: Harbra, 2001.
8. CLARKE, A. B., DISNEY, R. L. Probabilidade e Processos
Estocásticos, Rio de Janeiro: Livros Técnicos e
Científicos Editora, 1979.
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