filmeu

Disciplina Probabilidades e Estatística

  • Apresentação

    Apresentação

    Fornece um leque alargado de conhecimentos, competências e ferramentas matemáticas essenciais.
  • Conteúdos Programáticos

    Conteúdos Programáticos

    Estatística descritiva: principais medidas de tendência central, não central e de dispersão. Correlação e regressão lineares. Experiência aleatória. Acontecimento. Álgebra de acontecimentos. Conceitos de probabilidade (Laplace e Kolmogorov). Técnicas de contagem: permutações, arranjos e combinações. Probabilidade condicionada. Independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Funções de probabilidade e distribuição. Valor esperado, variância e desvio-padrão. Distribuições Binomial e Normal. Intervalo de confiança para a média e a proporção. Formulação e representação gráfica de modelos de programação linear. Algoritmo “Simplex”. Programação não linear. Método da bissecção e do gradiente. Multiplicadores de Lagrange. Condições de Karush-Kuhn-Tucker. Métodos de Wolfe e Lemke
  • Objetivos

    Objetivos

    Conhecer e saber calcular e interpretar as medidas estatísticas descritivas e identificar as suas propriedades. Saber calcular probabilidades usando a definição de Laplace e a axiomatização de Kolmogorov. Usar técnicas de contagem: permutações, arranjos e combinações. Saber calcular probabilidade condicionada e aplicar o teorema de Bayes. Utilizar o conceito de variável aleatória e operar com funções de probabilidade e distribuições. Conhecer as distribuições discretas e contínuas mais importantes e algumas das suas propriedades. Calcular intervalos de confiança e aplicar testes de hipóteses e interpretar os resultados obtidos. Usar o algoritmo do simplex para resolver problemas de programação linear. Calcular o máximo/mínimo livre de uma função pelo método da bissecção e do gradiente. Resolver problemas de programação não linear pelo método dos multiplicadores de Lagrange. Avaliar as condições de KKT de um problema de PNL. Resolver problemas de PNL pelos métodos de Wolfe e Lemke
  • Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologias de ensino e avaliação

    São apresentados exemplos para se analisarem os conceitos envolvidos.Os alunos são encorajados a experimentar várias estratégias de resolução
  • Bibliografia principal

    Bibliografia principal

    Apontamentos e séries de exercícios disponibilizados na plataforma moodle. MURTEIRA, B., ANTUNES, M., Probabilidades e Estatística, Vol. I, Escolar Editora, 2012. MURTEIRA, B., ANTUNES, M., Probabilidades e Estatística, Vol. II, Escolar Editora, 2013. PEDROSA, A.C., GAMA, S.M., Introdução computacional à Probabilidade e Estatística, 3a ed., Porto Editora, 2018.
INSCRIÇÃO AVULSO
Lisboa 2020 Portugal 2020 Small financiado eu 2024 prr 2024 republica portuguesa 2024 Logo UE Financed Provedor do Estudante Livro de reclamaões Elogios