Kursthemen

  • Aula 3 Distribuição Exponencial

    1. densidade, função de distribuição cumulativa, média, variância

    2. distribuição exponencial é a única que tem a propriedade de falta de memória

    3. distribuição exponencial é a única que tem a taxa de falha constante 

     

  • Aula 4 Processo de Poisson

    4-1 esboço sobre processos

    4-2 definição 1 de processo de Poisson

    4-3 definição 2 de processo de Poisson

    4-4 uma parte de equivalência

    4 - ex 1 primeiro exercício

    4 - ex 2 segundo exercício

    4 - ex 3 terceiro exercício

    4 - ex 4 quarto exercício




     

  • Aula 5 Processo de Poisson II

    neste aula abordamos somente 3 tópicos da apostila da aula 5: 

    1- a distribuição de tempos de ocorrência em intervalo, sabendo que número de ocorrências é fixo: em apostila "Exemplo 2 Distribuição condicional de tempo de chegada"

    2- "Exemplo 3 Paradoxo de tempo de espera"

    3- "Exemplo 5 Amostragem do Processo de Poisson" 

  • AULA 6 Processo de Poisson não homogêneo

    Nesta aula abordamos três temas:

    1. Processo de Poisson não-homogêneo, com a definição infinitesimal. Distribuição de incrementos.

    2. Distribuição de instantes de ocorrências.

    3. Processo de Poisson composto 

  • Exemplos Prova 1 Distribuição Condicional

    Nesta semana nas aulas 27/04 e 29/04 resolvemos questões das provas P1 de ano 2019 

  • Exemplos Prova 2 Processo de Poisson

    Nesta semana resolvemos exemplo de prova 2 de ano passado; na segunda 04/05 tentar resolver individualmente e em 06/05 vamos resolver na aula não presencial

  • Aula 7. Cadeias de Markov I: motivação e introdução

    Nesta vez sugiro assistir os videos que achei

    Video 1. Assiste como introdução histórica

    https://www.youtube.com/watch?v=KZfItpSXseo
    

    Video 2. Como introdução formal pode ser

    https://www.youtube.com/watch?v=LUbQcRXLQcE
    

    com o inicio 3 min 37s até 36 min 39s.

    Video 3. Finalizando com exemplos de cadeias aplicadas à Atuária

    https://www.youtube.com/watch?v=cVXagizHjxQ
    

  • Aula 8 Cadeia de Markov II: classificação de estados, medida invariante, ruína de jogador

    Ler seguintes blocos de apostila da aula 8

    1) Classificação de estados da cadeia:

    - estado a é acessível de estado b;

    - estados comunicáveis, classes de comunicação de estados;

    - cadeia irredutível;

     - estado recorrente, transiente (transitório);

    - exemplo de passeio aleatório unidimensional.

     2) Distribuição invariante:

    - estado aperiódico;

    - estado recorrente positivo; estado ergodico;

    - Teorema 10.

    3) Problema da ruína do jogador.

    =============================================

    Todo material para prova não ultrapassa o material da apostila. Mas seguintes vídeos podem de repente ajudar para estudo:

    a) sobre a classificação de estados

    b) sobre a classificação de estados e medida invariante (de 32.12 até 50.30)

    c) um exemplo simples de achar medida invariante, explicação tão detalhada que fica um pouco chato (em inglês)

    d) problema de ruína de jogador, primeiro vídeo corresponde a Ross (e apostila)


  • Aula 9 Cadeias de Markov com tempo contínuo I. Processo de nascimento e morte.

    O material da apostila corresponde aos seguintes capítulos do livro do Ross Introduction to Probability Models 

    6.1 Introdução, 

    6.2 Continuous-Time Markov Chain

    6.3 Birth and Death Processes 

    A sugestão de videos neste caso são os videos que correspondem as aulas 9 e 10, e nesta vez não achei videos que são mais próximos ao espirito das nossas aulas que seguem o livro do Ross. Uma pequena amostra:

    1. curta introdução em cadeias de Markov com tempo contínuo, distribuição estacionária e exemplo para a modelagem da fila m/m/1 (um caso particular do processo de nascimento e morte)


    o proximo video (em inglês) é mais teórico e corresponde 100% a aula 10, mas já vou aproveitar menciona lo aqui, enquanto lembro

     

    Agradeço, se vcs me indicam alguns vídeos (de preferencia em Português) legais sobre o tema, inclusive o sobre o processo de nascimento e morte.

  • Aula 10 Cadeias de Markov com tempo contínuo II. Equações de Kolmogorov.

    Finalizamos o nosso curso com as equações de Kolmogorov para probabilidades de estar em estado j no instante t dado o processo começou no estado i. O tema corresponde capítulos 6.4, 6.5, 6.6 do livro S.Ross. O resumo desses capítulo está na apostila.

    Não achei os vídeos legais, mas podem assistir 2 vídeos da aula 9 e sobre equações de Kolmogorov achei um vídeo seguinte: "Kolmogorov Backward Differential"


  • Exemplo Prova 3

    Nesta segunda 08/06 tentar resolver individualmente a prova de ano 2019 de 2o semestre, e na quarta resolveremos isso juntos.
  • SEMANA DA PROVA 17/06 -- 24/06

    na quarta-feira, dia 17/06 estamos planejando disponibilizar a prova em moodle. Prova é um trabalho individual a ser entregue até 24/06 as 23.59 pelo e-mail. As orientações detalhadas vou passar pela ferramenta "avisos" do moodle.