Ementa de Disciplina

ENG4501 | PROB EST COMPUTACIONAL

4 créditos

Ementa

Estatística descritiva uni e bidimensional, Tipos de variáveis, Medidas Resumo de Centralidade e Dispersão, Diagramas para visualização dos dados; Tratamento de outliers e dados faltantes; Teoria da probabilidade; Modelos probabilísticos para variáveis aleatórias discretas e contínuas; Algoritmos para geração de números aleatórios; Algoritmos para simulação estocástica de variáveis aleatórias discretas e contínuas; Distribuições amostrais de média, proporção e variância; Intervalos de confiança e Testes de hipóteses para parâmetros de interesse; Utilização de software.

Bibliografia

MONTGOMERY, D. C.; RUNGER, G. C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 7ª ed; São Paulo: LTC, 2021. DOWNEY, A. B. Think Stats: Exploratory Data Analysis in Python. 2ª ed; Massachusetts: O'Reilly, 2014. ROSS, S. M. Simulation. 6ª ed; Rio de Janeiro: Academic Press, 2022.

Bibliografia Complementar

MORETTIN, P. A; BUSSAB, W. O. Estatística Básica. 9ª ed; São Paulo: Saraiva Uni, 2017. DEGROOT, M.; SCHERVISH, M. Probability and Statistics. 4ª ed; New Jersey: Pearson, 2018. UNPINGCO, J. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. 2ª ed; Cham, Switzerland: Springer Nature, 2019. CASELLA, G.; BERGER, R. L. Inferência Estatística. 1ª ed; São Paulo: Cengage Learning, 2010. WICKHAM, H.; GROLEMUND, G. R para Data Science: Importe, arrume, transforme, visualize e modele dados. 1ª ed; São Paulo: Alta Books, 2019.

Pré-requisitos

BIA1004 e MAT4161

ou

ENG1400

ou

INF1007 e MAT1158

ou

INF1007 e MAT1161

ou

INF1007 e MAT1181

ou

INF1007 e MAT4161

ou

INF1007 e MAT4181

ou

INF1026 e MAT1158

ou

INF1026 e MAT1161

ou

INF1026 e MAT1181

ou

INF1026 e MAT4161

ou

INF1026 e MAT4181

ou

INF1037 e MAT1158

ou

INF1037 e MAT1161

ou

INF1037 e MAT1181

ou

INF1037 e MAT4161

ou

INF1037 e MAT4181

Co-requisitos

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Última atualização da ementa: 20/06/2023