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paulojus
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paulojus
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 ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^ Tópico ^ ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^ Tópico ^
 | 28/02 |Informações sobre o curso. Introdução e organização à disciplina. Chances e probabilidades. Alguns problemas e paradoxos (o problema do aniversário,​ o teste de diagnóstico,​ o problema das sequências). Demonstração computacional. |Cap 1 | -- |Cap 1 | --- |Cap 1 | --- | --- | | 28/02 |Informações sobre o curso. Introdução e organização à disciplina. Chances e probabilidades. Alguns problemas e paradoxos (o problema do aniversário,​ o teste de diagnóstico,​ o problema das sequências). Demonstração computacional. |Cap 1 | -- |Cap 1 | --- |Cap 1 | --- | --- |
-| 02/03 |Probabilidades:​ definições de probabilidades (clássica, frequentista,​ subjetiva) conceitos: espaço de probabilidades,​ espaço amostral, eventos. Espaços discretos e contínuos. <​m>​sigma</​m>​-álgebra. Definição axiomática de probabilidades. Propriedades. Probabilidade de união, intercecção e condicional. Exemplos. |Cap 5, Sec 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 14 |Cap 2, Sec 2.1 |Cap 2: Sec 2.1: 1 a 5, Sec 2.3: 1 a 7 |Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 |Cap 4: 1 a 7 |[[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens A, B, C, D, E)]] |+| 02/03 |Probabilidades:​ definições de probabilidades (clássica, frequentista,​ subjetiva) conceitos: espaço de probabilidades,​ espaço amostral, eventos. Espaços discretos e contínuos. <​m>​sigma</​m>​álgebra. Definição axiomática de probabilidades. Propriedades. Probabilidade de união, intercecção e condicional. Exemplos. |Cap 5, Sec 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 14 |Cap 2, Sec 2.1 |Cap 2: Sec 2.1: 1 a 5, Sec 2.3: 1 a 7 |Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 |Cap 4: 1 a 7 |[[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens A, B, C, D, E)]] |
 | 14/03 |Probabilidades (cont): probabilidades marginais, conjuntas e condicionais. Probabilidade total e Teorema de Bayes. Probabilidade condicional e independência |Cap 5 |Cap 5: 15 a 25 |Cap 2 |Cap 2: Sec 2.2: 4 a 7, Sec 2.3: 8 a 15|Cap 4 |Cap 4: 8 a 21 | [[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens H, I, J, K)]] |  ​ | 14/03 |Probabilidades (cont): probabilidades marginais, conjuntas e condicionais. Probabilidade total e Teorema de Bayes. Probabilidade condicional e independência |Cap 5 |Cap 5: 15 a 25 |Cap 2 |Cap 2: Sec 2.2: 4 a 7, Sec 2.3: 8 a 15|Cap 4 |Cap 4: 8 a 21 | [[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens H, I, J, K)]] |  ​
 | 16/03 |Probabilidades:​ Exemplos adicionais. Variáveis Aleatórias - introdução,​ definição. Distribuição de Probabilidades. Função de (massa de) probabilidade. Distribuição Binomial. Distribuição Hipergeométrica |Cap 6, Sec 6.1, 6.2, 6.6.3, 6.6.4 |Cap 6: 1 a 6, 20, 22 |Cap 3, Sec 3.1 e 3.2 |Cap 3: Sec 3.1: 1 a 6, Sec 3.2: 1 a 7 | | | [[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens E, F e M)]] |  | 16/03 |Probabilidades:​ Exemplos adicionais. Variáveis Aleatórias - introdução,​ definição. Distribuição de Probabilidades. Função de (massa de) probabilidade. Distribuição Binomial. Distribuição Hipergeométrica |Cap 6, Sec 6.1, 6.2, 6.6.3, 6.6.4 |Cap 6: 1 a 6, 20, 22 |Cap 3, Sec 3.1 e 3.2 |Cap 3: Sec 3.1: 1 a 6, Sec 3.2: 1 a 7 | | | [[http://​onlinestatbook.com/​chapter5/​probability.html|Online Statistics (Itens E, F e M)]] | 
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     - Verifique como obter os quartis da distribuição ​             - Verifique como obter os quartis da distribuição ​        
   - Verificar as expressões das distribuições <​m>​t</​m>,​ <​m>​chi^2</​m>​ e <​m>​F</​m>​ (ver sessão 7.7 em Bussab e Morettin) e como obter probabilidades q quantis utilizando as tabelas. \\   - Verificar as expressões das distribuições <​m>​t</​m>,​ <​m>​chi^2</​m>​ e <​m>​F</​m>​ (ver sessão 7.7 em Bussab e Morettin) e como obter probabilidades q quantis utilizando as tabelas. \\
-  - Seja <​m>​X</​m>​ uma variável aleatória com distribuição <​m>​t_(8)</​m>​ (<​m>​t</​m>​-Student com <​m>​\nu=8</​m>​ graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:​+  - Seja <​m>​X</​m>​ uma variável aleatória com distribuição <​m>​t_(8)</​m>​ (<​m>​t</​m>​Student com <​m>​\nu=8</​m>​ graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:​
     - <​m>​P[X > 1.5]</​m>​     - <​m>​P[X > 1.5]</​m>​
     - <​m>​P[-2 <  X < 2]</​m>​     - <​m>​P[-2 <  X < 2]</​m>​

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