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MURAL DE AVISOS E OPORTUNIDADES DA ÁREA DE TELECOMUNICAÇÕES

Informações gerais

• Carga horária, Ementas, Bibliografia, Professores
• Cronograma de atividades
• Plano de Ensino

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

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 x = 2:12; % Centros dos bins freq = hist(X, x); % Histograma de X pmf_prat = freq / 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(x, pmf_prat, 'r') stem(x, 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')

Bibliografia

• Yates, Roy D.; Goodman, David J. Probability and Stochastic Processes: A Friendly Introduction for Electrical and Computer Engineers, 2nd Ed., 2005.
• Albuquerque, J.P.A.; Fortes, J.M.P.; Finamore, W.A. Probabilidade, Variáveis Aleatórias e Processos Estocásticos, 2008.
• Grinstead, Charles M.; Snell, J. Laurie. Introduction to Probability, 2006.

Professores anteriores

• 2016-1: Roberto Wanderley da Nóbrega
• 2015-2: Roberto Wanderley da Nóbrega
• 2015-1: Roberto Wanderley da Nóbrega
• 2014-2: Roberto Wanderley da Nóbrega

Curso de Engenharia de Telecomunicações