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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. Definição de variáveis aleatória. Variáveis aleatórias discretas. Função massa de probabilidade (PMF). [O] Yates, Sec. 2.2 e 2.1
2 15/08 Propriedades da PMF. Algumas distribuições de probabilidade discretas. [O] Yates, Sec. 2.3
3 19/08 Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade (PDF). Propriedades da PDF. Algumas distribuições de probabilidade contínuas. Yates, Sec. 3.2, 3.4.

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 = 10000;

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

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

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

prob_a_prat = sum(X <= 3) / N
prob_a_teor = 91/216

prob_b_prat = sum(X >= 6) / N
prob_b_teor = 3125/7776

prob_c_prat = sum(mod(X, 2) == 1)/N
prob_c_teor = 6/11

prob_d_prat = length(findstr(X, [1 1]))/N
prob_d_teor = 1/36

Trabalhos

Listas de exercícios

Bibliografia

Professores anteriores


Curso de Engenharia de Telecomunicações