|
Lição nº 1 14/09/2005 |
|
|
Apresentação. Considerações gerais sobre a disciplina: programa previsto, bibliografia, avaliação.
|
| |
|
|
Lição nº 2 16/09/2005 |
|
|
Capítulo I - Probabilidades 1. Experiência aleatória 2. Espaço de resultados 3. Acontecimentos |
| |
|
|
Lição nº 3 21/09/2005 |
|
|
Capítulo I - Probabilidades 3. Acontecimentos (cont.) 4. Probabilidade de um acontecimento Definição frequencista, definição clássica.
|
| |
|
|
Lição nº 4 21/09/2005 |
|
|
Capítulo I - Probabilidades 4. Probabilidade de um acontecimento (cont.) Definição de Kolmogoroff. 5. Propriedades de uma probabilidade.
|
| |
|
|
Lição nº 5 23/09/2005 |
|
|
Capítulo I - Probabilidades 5. Propriedades de uma probabilidade (cont.) 6. Probabilidade condicionada. |
| |
|
|
Lição nº 6 28/09/2005 |
|
|
Capítulo I - Probabilidades 6. Probabilidade condicionada (cont.) 7. Acontecimentos independentes. |
| |
|
|
Lição nº 7 28/09/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 1. Introdução. 2. Variável aleatória real.
|
| |
|
|
Lição nº 8 30/09/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 2. Variável aleatória real (v.a.r.) 3. Função de repartição de uma v.a.r.
|
| |
|
|
Lição nº 9 07/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 4. Propriedades da função de repartição de uma v.a.r.
|
| |
|
|
Lição nº 10 12/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 5. V.a.r. discreta 5.1 Definição. Suporte. |
| |
|
|
Lição nº 11 12/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 5. V.a.r. discreta (cont.) 5.1 Definição. Suporte. Função de probabilidade. Função de repartição.
|
| |
|
|
Lição nº 12 14/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 5. V.a.r. discreta (cont.) 5.2 Esperança matemática. |
| |
|
|
Lição nº 13 19/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 5. V.a.r. discreta (cont.) 5.3 Momentos. Variância e desvio padrão |
| |
|
|
Lição nº 14 19/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 5. V.a.r. discreta (cont.) 5.4 Parâmetros de ordem. Quantis. 6. V.a.r. contínuas 6.1 Função densidade. |
| |
|
|
Lição nº 15 21/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 6. V.a.r. contínuas (cont.) 6.1 Definição. Função de repartição. |
| |
|
|
Lição nº 16 26/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 6. V.a.r. contínuas (cont.) 6.2 Esperança matemática. 6.3 Momentos. Variância e desvio padrão. |
| |
|
|
Lição nº 17 26/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 6. V.a.r. contínuas (cont.) 6.4 Parâmetros de ordem. Quantis. 7. Propriedades gerais da esperança matemática e variância. |
| |
|
|
Lição nº 18 28/10/2005 |
|
|
Capítulo II - Variáveis aleatórias reais 7. Propriedades gerais da esperança matemática e variância (cont.) 8. Leis simétricas. |
| |
|
|
Lição nº 19 02/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 1. Leis discretas Lei de Bernoulli Lei binomial |
| |
|
|
Lição nº 20 02/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 1. Leis discretas (cont.) Lei hipergeométrica Lei de Poisson 2. Leis contínuas Lei uniforme |
| |
|
|
Lição nº 21 04/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 2. Leis contínuas (cont.) Lei Normal
|
| |
|
|
Lição nº 22 09/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 2. Leis contínuas (cont.) Lei do Qui-quadrado Lei de Student 3. Teorema do limite central. Correcção de continuidade. |
| |
|
|
Lição nº 23 09/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 3. Teorema do limite central (continuação) Aplicação à lei Binomial.
|
| |
|
|
Lição nº 24 11/11/2005 |
|
|
Capítulo III - Leis de probabilidade sobre IR 3. Teorema do limite central (continuação) Aplicação à lei de Poisson.
|
| |
|
|
Lição nº 25 16/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 1. Introdução 2. Amostra aleatória 3. Estimação pontual 3.1 Estimador. Estimativa |
| |
|
|
Lição nº 26 16/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 3. Estimação pontual. Continuação do sumário da aula anterior. |
| |
|
|
Lição nº 27 18/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 3.2 Estimadores consistentes. Estimadores cêntricos 3.3 Aplicações: média empírica. |
| |
|
|
Lição nº 28 23/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 3.3 Aplicações (continuação): variância empírica, momentos empíricos. |
| |
|
|
Lição nº 29 23/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 3.4 Método dos momentos |
| |
|
|
Lição nº 30 25/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 4. Estimação intervalar 4.1 Método da variável fulcral para determinação de intervalos de confiança |
| |
|
|
Lição nº 31 30/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 4.1 Método da variável fulcral para determinação de intervalos de confiança (continuação) |
| |
|
|
Lição nº 32 30/11/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 4.2 Observações sobre o método da variável fulcral |
| |
|
|
Lição nº 33 02/12/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 4.3 Resolução de exercícios envolvendo a determinação de intervalos de confiança para uma proporção, para a média de uma população e para a variância de uma população gaussiana. |
| |
|
|
Lição nº 34 07/12/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica Continuação do sumário da aula anterior. |
| |
|
|
Lição nº 35 07/12/2005 |
|
|
Capítulo IV - Estimação paramétrica 4.3 Resolução dos exercícios 67 a) e 68 a) b) c) da folha prática 8. |
| |
|
|
Lição nº 36 09/12/2005 |
|
|
Capítulo V - Testes de hipóteses 1. Introdução |
| |
|
|
Lição nº 37 14/12/2005 |
|
|
Capítulo V - Testes de hipóteses 2. Testes para a média de uma população 2.1 Teste de m=m0 contra m diferente de m0 |
| |
|
|
Lição nº 38 14/12/2005 |
|
|
Capítulo V - Testes de hipóteses 2. Testes para a média de uma população 2.2 Teste de m=m0 contra m maior que m0 2.3 Observações. Exemplos |
| |
|
|
Lição nº 39 16/12/2005 |
|
|
Capítulo V - Testes de hipóteses 2. Testes para a média de uma população 2.4 Resolução de exercícios (75 e 77 da folha prática 9). |
| |
|
|
Lição nº 40 21/12/2005 |
|
|
Capítulo V - Testes de hipóteses 2. Testes para a média de uma população 2.4 Resolução de exercícios (76 da folha prática 9). Final das aulas teóricas. |
| |
|
O Professor, Esmeralda Gonçalves
|