Familiarizar o aluno com os conceitos básicos da teoria de probabilidade.
Espaços Amostrais e Eventos. Probabilidade. Probabilidade Condicional e Independência. Variáveis Aleatórias. Discretas e Contínuas. Esperança, Variância, Funções Geradoras de Momentos e de Probabilidade. Principais Modelos Probabilísticos Discretos e Contínuos.
1. Espaços amostrais e eventos. Álgebras e sigma-álgebras de eventos.2. Combinatória elementar: arranjos, sequências e combinações.3. Probabilidade 3.1. Definição e propriedades fundamentais. 3.2 Espaços de probabilidade finitos e enumeráveis. 3.3 Sequências de eventos.3.4. Probabilidade condicional. Lei de probabilidade total e lei do produto. 4. Variáveis aleatórias discretas: propriedades e distribuições. Independência.5. Esperança matemática, variância e covariância. 6.1. Funções geradoras e funções geradoras de momentos dos principais modelos discretos: Bernoulli, Binomial, Geométrico e Poisson.6. Variáveis aleatórias contínuas e suas densidades: Uniforme, Exponencial e Normal.7. Vetores aleatórios: densidades e distribuições conjuntas, distribuições marginais.8. Convergência de variáveis aleatórias. 9.1. Convergência em probabilidade e em distribuição. 9.2. Lei dos grandes números, lema de Chebyshev. Teorema do Limite Central.
MORGADO, A. C.; CARVALHO, J. B.; CARVALHO P. C.; FERNANDEZ, P. Análise Combinatória e Probabilidade. Sociedade Brasileira de Matemática. 2004.ROSS, S. A First Course in Probability. Prentice Hall, 2009.DANTAS, C. A. B. Probabilidade: Um curso Introdutório. EDUSP, São Paulo, 1997.FELLER, W. Introdução a Teoria da Probabilidade e suas Aplicações. Parte 1, Edgar Blücher, São Paulo, 1976 (An Introduction to Probability Theory and Its Applications. John Wiley & Sons, New York 1967). GRIMETT, G. R.; STIRZACKER, D. R. Probability and Random Processes. Clarendon Press, Oxford UK, 1992.
