Terceiro quadrimestre de 2019

Turmas: tarde, Santo André

Período letivo: 23/09/2019 a 14/12/2019

Horários e salas: segundas 16:00 - 18:00, quintas (quinzenal II) 14:00 - 16:00, sala A-106-0.

Atendimento: quinta 16:00 a 18:00, na sala 805 do bloco B.

MONITORIA! Verifique aqui!

Professor: Jerônimo C. Pellegrini

Sala do professor: S 805 (bloco B)

Email do professor: jeronimo.pellegrini ufabc edu br

Conceitos no SIGAA

O sistema lista todo mundo como reprovado por falta, não sei por que motivo. Terei que ver com Prograd e NTI o que aconteceu. Pronto, o sistema foi corrigido!

NOTAS DA REC

Disponíveis

Ponto do Moodle somado

IMPORTANTE: eu havia dito em aula que ganharia o ponto quem fizesse mais da metade dos testes. Tentei flexibilizar este critério tanto quanto possível:

• para quem fez o teste 1, ela será contabilizada somente se ajudar
• para quem fez duas vezes os testes 4 e 5, só conta o melhor deles
• baixei de 50% para 40% a quantidade de acertos para contar o ponto

Novidades

17/12 -- Conceitos da SUB
16/12 -- Ponto do Moodle contabilizado
12/12 -- Conceitos da P3
04/12 -- Mais exercícios em nova versão das notas de aula
03/12 -- Recomendações para a prova (veja acima)
23/11 -- Resultado da P2 disponível
21/11 -- Prova 2 comentada disponível
28/10 -- Temos monitoria! Veja em http://gradmat.ufabc.edu.br/disciplinas/ipe/monitorias/
28/10 -- Resultado da P1 disponível
21/10 -- Teste Moodle: Probabilidade condicional e Teorema de Bayes
14/10 -- Teste Moodle: Probabilidade
07/10 -- Recomendação de listas de exercícios
01/10 -- Notas de aula disponíveis (o link está mais abaixo nesta página)
23/09 -- início das aulas

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, uniforme, exponencial, normal. Variáveis Aleatórias Independentes. Valor médio e variâncias. Estatística descritiva: estimadores de posição e dispersão. Lei fraca dos Grandes números. Teorema Central do Limite.

Objetivo

Introduzir os conceitos essenciais da teoria de probabilidade e suas implicações na estatística. Ao final do curso, o/a estudante deve ser capaz de:

• Resolver problemas simples de Probabilidade.
• Compreender o conceito da variável aleatória e a calcular probabilidades de experimentos probabilísticos que seguem as distribuições binomial, de Poisson, normal, e exponencial.
• Compreender o teorema do limite central e utilizá-lo em aplicações estatísticas: construção de intervalos de confiança etc.
• Adquirir conceitos básicos em estatística para análise e interpretação de conjuntos de dados experimentais

Requisitos

Bases Matemáticas; Funções de uma Variável

Avaliação

O conceito final da disciplina poderá ser:

• F - Reprovado. O aluno deve cursar novamente a 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.
• B - Bom desempenho, demonstrando boa capacidade de uso dos conceitos da disciplina.
• A - Desempenho excepcional, demonstrando excelente compreensão da disciplina e do uso da matéria.

Faremos três avaliações escritas com duas horas de duração: P₁, P₂ e P₃. Cada avaliação vale exatamente 0, 1, 2 ou 3. A nota final é a soma das notas das provas, com mais um ponto para quem fizer as listas no Moodle (direi mais sobre isto depois).

Então o conceito final será:

• n ∈ [0, 5) → F
• n ∈ [5, 7) → C
• n ∈ [7, 9) → B
• n ∈ [9, 10] → A

Datas das avaliações

• P₁: 21/10
• P₂: 18/11
• P₃: 12/12
• Subtitutiva: 16/12
• Exame: 19/12

EXAME:

Calcule $ [ (P_1+P_2+P_3) + E] / 2$ e aplique a tabela novamente.

Exercícios

Listas de Exercícios compilada

por professores da UFABC. Destas, podem fazer:

• da Lista 1 à lista 4

Testes no Moodle

• Teste 1 (não conta nota, porque não avisei antes)
• Teste 2 (probabilidade), aberto até 21/10 às 3:00
• Teste 3 (condicional e Bayes), aberto até 28/10 às 3:00
• Teste 4 (variáveis discretas)

Provas comentadas

• P1
• P2
• P3

Provas sub comentadas:

• S1
• S2
• S4

Matéria das provas

• P1: até probabilidade condicional
• P2: até variáveis discretas

Conceitos

Disponíveis no arquivo conceitos.txt

Programa

Este programa está sujeito a mudanças simples. Grandes mudanças não devem acontecer.

0. Experimentos aleatórios. Espaço amostral.
   [ Capítulo 1 do Meyer; Seção 1.1 das notas de aula ]
1. Análise Combinatória.
   [ Capítulo 1 do Ross; Capítulo 3 das notas de Matemática Discreta, exceto 3.2.1, 3.2.2, 3.4 ]
2. Probabilidade.
   [ Capítulos 1 e 2 do Meyer; Capítulo 2 do Ross; Seção 1.2 das notas de aula ]
3. Probabilidade Condicional e Independência.
   [ Capítulo 3 do Meyer; Capítulo 3 do Ross; Seção 1.3 das notas de aula ]
4. Variáveis Aleatórias (discretas).
   [ Capítulo 4 do Ross, exceto distribuições binomial negativa, hipergeométrica, e zeta; Capítulo 2 das notas de aula ]
5. Variáveis Aleatórias Contínuas.
   [ Capítulo 5 do Ross, somente uniforme, normal e exponencial; Capítulo 3 das notas de aula ]
6. Distribuições Conjuntas.
   [ Seção 6.1 do Ross, exceto variáveis contínuas; Capítulo 4 das notas ed aula ]
7. Teorema Central do Limite.
   [ Capítulo 8 do Ross, somente até 8.3; Capítulo 5 das notas de aula ]
8. Estatística Descritiva.

Bibliografia

• tabela da cumulativa da normal, Φ(x)

Principal

• Notas de aula ainda em preparação
• Ross, Sheldon. Probabilidade: um curso moderno com aplicações. Bookman, 2010 ( ISBN 9788577806218 ) [ 519.2 ROSSpr8 ]
  • a biblioteca tem também outras edições, e a última em inglêsm A first course in probability, [ 519.2 ROSSfi8 ]
• Bertsekas, Dimitri; Tsitsiklis, John N. Introduction to Probability. 2ed. Athena Scientific, 2008 ( ISBN 188652923X ) [ 519.2 BERi2 ]
  • a biblioteca tem também a 1a edição, [ 519.2 BERi ]
• Meyer, Paul. Probabilidade: Aplicações à Estatística. LTC, 1983. ( ISBN 9788521602941 ) [ 519.5 MEYEpr2 ]
• Ash, Robert. Basic Probability Theory. Dover, 2008. ( ISBN 978-0-486-46628-6 ) [ 519.2 ASHba ] disponibilizado pelo autor em PDF – mas tem mais de 80Mb!

• Rohatgi, Vijay K. Statistical Inference. Dover, 2003. ( ISBN 0-486-42812-5 ) – a parte inicial do livro é uma boa introdução à Teoria da Probabilidade.

• Notas de Matemática Discreta, somente para a parte de Combinatória.

Secundária

• Rozanov, Y. A. Probability Theory: a concise course. Dover, 1977. ( ISBN 978-0-486-63544-6 ) [ 519.2 ROZApr ]
• Helms, L. L. Introduction to Probability Theory with Contemporary Applciations. Dover, 2010.