Equipar o aluno com as ferramentas de teoria de probabilidades e processos estocásticos para a construção de modelos de sistemas de controle.
Espaços amostrais, eventos, probabilidade, probabilidade condicional, eventos independentes, fórmula de Bayes, variáveis aleatórias, distribuição de Bernoulli, binomial, geométrica, Poisson, uniforme, exponencial, gama e norma; variáveis aleatórias conjuntamente distribuídas, valor esperado, valor esperado condicional, cadeias de Markov, equações de Chapman-Kolmogorov, classificação de estados, probabilidades limites, o processo de Poisson, cadeias de Markov a tempo contínuo, equações diferenciais de Kolmogorov, processos de nascimento e morte, aplicações de modelos exponenciais em teoria de filas.
Ross, S. - Introduction to Probability Models, Academic Prees, 1985. Feller, W. - An Introduction to Probability Theory and Applications, volumes 1 e 2, John Wiley, 1968. Cox, D.R. e Miller, H.D. - The Theory of Stochastic, Chapman and Hall, 1972.