Sumários
Aula n.º 8 (T)
6 Novembro 2019, 17:00 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes
Variáveis aleatórias independentes. Referência a alguns teoremas relevantes neste contexto.
Variáveis aleatórias identicamente distribuídas: Definição.
Covariância: Definição e principais propriedades.
Correlação: Definição e principais propriedades. Desigualdade de Cauchy-Schwartz.
Revisão das principais distribuições discretas utilizadas na prática: uniforme; binomial (contextualização histórica); multinomial; binomial negativa (tendo como caso particular a distribuição geométrica); hipergeométrica; Poisson (contextualização histórica). É feita referência à função massa de probabilidade de cada uma das distribuições (eventual apresentação de diferentes parametrizações), valor médio, variância e algumas propriedades relevantes. Breve referência à falta de memória da distribuição geométrica.
Aula n.º 6 (TP)
23 Outubro 2019, 18:30 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes
Resolução dos exercícios 7 e 10.
Aula n.º 6 (T)
23 Outubro 2019, 17:00 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes
Vectores de Variáveis Aleatórias. Introdução. Especial relevância para o par aleatório.
Função distribuição de um par aleatório. Propriedades.
Par aleatório discreto. Definição.
Função Massa de Probabilidade Conjunta. Função Massa de Probabilidade Marginal, para cada uma das variáveis. Função Distribuição Marginal, para cada uma das variáveis.
Distribuição Condicional: função massa de probabilidade; função distribuição.
Valor médio condicional.
Law of Total Expectations.
Variância Condicional.