Programa

Conceitos de Probabilidade e Estatística

Licenciatura Bolonha em Estatística Aplicada

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Introdução: o que é Estatística e para que serve; definição de população e de amostra. Probabilidade e Estatística. Probabilidade: definições, axiomática e propriedades da probabilidade, probabilidade condicional e independência, teorema da probabilidade total e teorema de Bayes. Variáveis aleatórias: função de distribuição, função massa de probabilidade, função densidade de probabilidade. Características populacionais. Modelos probabilísticos discretos: uniforme em n pontos, binomial, geométrico, binomial negativo, Poisson e hipergeométrico. Modelos probabilísticos contínuos: uniforme, exponencial, normal, t de Student e qui-quadrado. Par aleatório discreto: distribuição conjunta e distribuições marginais. Independência de duas variáveis aleatórias. Conceito de estatística. Distribuição amostral da média em população normal. Teorema Limite Central (TLC). Algumas aplicações do TLC.