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stem(bins, pmf_prat, 'r')
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stem(bins, pmf_teor, 'b')
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N = 1000;  % Número de experimentos
X = zeros(1, N);
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        count += 1;
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    X(i) = count;
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Edição das 09h48min de 15 de agosto de 2016

MURAL DE AVISOS E OPORTUNIDADES DA ÁREA DE TELECOMUNICAÇÕES



1 Informações gerais

2 Aulas

N Dia Desenvolvimento Leitura recomendada
1 12/08 Plano de ensino. Variáveis aleatórias contínuas e discretas. Função massa de probabilidade (PMF). [O] Yates, Sec. 2.2 e 2.1
2 15/08 Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O] Yates, Sec. 2.3

3 Simulações

PMF da soma de dois dados
N = 1000;                   % Número de experimentos
D1 = randi([1 6], 1, N);    % Dado 1
D2 = randi([1 6], 1, N);    % Dado 2
X = D1 + D2;                % Variável aleatória de interesse

bins = 2:12;                % Centros dos bins
freqs = hist(X, bins);      % Histograma de X

pmf_prat = freqs / N;       % PMF prática a partir do histograma

pmf_teor = [1 2 3 4 5 6 5 4 3 2 1] / 36;    % PMF teória calculada em sala de aula

% Plots
figure
hold on
grid
stem(bins, pmf_prat, 'r')
stem(bins, pmf_teor, 'b')
Geométrica (dado)
N = 1000;  % Número de experimentos

X = zeros(1, N);
for i = 1 : N
    count = 0;
    while 1
        D = randi([1 6]);
        count += 1;
        if D == 6
            break
        end
    end
    X(i) = count;
end

x = 1 : max(X);
freq = hist(X, x);
pmf_prat = freq / N;
pmf_teor = (5/6).^(x-1) * (1/6);

% Plots
figure
hold on
grid
stem(x, pmf_prat, 'r')
stem(x, pmf_teor, 'b')

4 Trabalhos

5 Listas de exercícios

6 Bibliografia

7 Professores anteriores


Curso de Engenharia de Telecomunicações