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# [03/05] Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson.
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# [17/05] Correção da Avaliação #1.2. Vetores aleatórios gaussianos: Definição. PDF conjunta.
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# [23/05] Vetores aleatórios gaussianos: Exemplos. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas.
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# [24/05] Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos.
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# [31/05] Função média, função autocorrelação e função autocovariância.
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# [04/06] Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo.
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# [06/06] Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine.
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|  8 || 25/04 || Valor esperado. Teorema fundamental do valor esperado. Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão.
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# [07/06] Participação no Ciclo de Palestras de Empreendedorismo e Inovação.
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# [14/06] '''[[Media:PRE29006-A2-1-2016-1.pdf|Avaliação #2.1.]]'''
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|  9 || 26/04 || Momentos. Momentos conjuntos. Covariância.
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# [20/06] Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias.
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# [21/06] Processos estocásticos gaussianos.
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| 10 || 03/05 || Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson.
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# [28/06] Processos de Poisson.
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| 11 || 09/05 || Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância.
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# [04/07] Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Exemplos. Comportamento assintótico de cadeias de Markov [1].
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# [05/07] Comportamento assintótico de cadeias de Markov [2]. Cadeias de Markov absorventes.
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| 13 || 17/05 || Correção da Avaliação #1.2. Vetores aleatórios gaussianos: Definição. PDF conjunta.
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| 15 || 24/05 || Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos.
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| 16 || 31/05 || Função média, função autocorrelação e função autocovariância.
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| 17 || 04/06 || Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo.
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| 18 || 06/06 || Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine.
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| 26 || 05/07 || Comportamento assintótico de cadeias de Markov [2]. Cadeias de Markov absorventes.
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| 27 || 12/07 || '''[[Media:PRE29006-A3-1-2016-1.pdf|Avaliação #3.1.]]'''
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Edição das 13h26min de 19 de julho de 2016

MURAL DE AVISOS E OPORTUNIDADES DA ÁREA DE TELECOMUNICAÇÕES



Informações gerais

Aulas

N Dia Desenvolvimento
1 22/03 Plano de ensino. Variáveis aleatórias contínuas e discretas. Função massa de probabilidade (PMF).
2 28/03 Função densidade de probabilidade (PDF). Algumas distribuições importantes [1].
3 29/03 Algumas distribuições importantes [2]. Função de distribuição acumulada (CDF).
4 05/04 Funções Φ e Q. Variáveis aleatórias mistas.
5 11/04 PDF conjunta e marginal. CDF conjunta e marginal.
6 12/04 PDF condicional. Variáveis aleatórias independentes.
7 19/04 Avaliação #1.1.
8 25/04 Valor esperado. Teorema fundamental do valor esperado. Propriedades do valor esperado. Média, variância, desvio padrão.
9 26/04 Momentos. Momentos conjuntos. Covariância.
10 03/05 Variáveis aleatórias descorrelacionadas. Independência vs descorrelação. Coeficiente de Pearson.
11 09/05 Vetores aleatórios. Vetor média e matriz covariância.
12 10/05 Avaliação #1.2.
13 17/05 Correção da Avaliação #1.2. Vetores aleatórios gaussianos: Definição. PDF conjunta.
14 23/05 Vetores aleatórios gaussianos: Exemplos. Independência vs descorrelação para variáveis aleatórias conjuntamente gaussianas.
15 24/05 Processos estocásticos contínuos e discretos. Especificação de processos estocásticos.
16 31/05 Função média, função autocorrelação e função autocovariância.
17 04/06 Estacionariedade. Estacionariedade no sentido estrito. Estacionariedade no sentido amplo.
18 06/06 Processos ESA. Função autocorrelação e densidade espectral de potência de processos ESA. Teorema de Wiener–Khinchine.
19 07/06 Participação no Ciclo de Palestras de Empreendedorismo e Inovação.
20 14/06 Avaliação #2.1.
21 20/06 Resposta de sistemas lineares a entradas aleatórias.
22 21/06 Processos estocásticos gaussianos.
23 25/06 Aula de exercícios.
24 28/06 Processos de Poisson.
25 04/07 Cadeias de Markov. Introdução. Definição. Exemplos. Comportamento assintótico de cadeias de Markov [1].
26 05/07 Comportamento assintótico de cadeias de Markov [2]. Cadeias de Markov absorventes.
27 12/07 Avaliação #3.1.

Listas de exercícios

Trabalhos

Professores anteriores


Curso de Engenharia de Telecomunicações

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