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MURAL DE AVISOS E OPORTUNIDADES DA ÁREA DE TELECOMUNICAÇÕES
Informações gerais
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
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')
|
Trabalhos
Listas de exercícios
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