Name: Fundamentos da Teoria das Probabilidades
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Fundamentos da Teoria das Probabilidades

A teoria das probabilidades é um ramo fundamental da matemática que trata do estudo da incerteza e aleatoriedade. Ela fornece uma estrutura para compreender e quantificar a incerteza em diversos campos, incluindo estatística, análise de dados, aprendizado de máquina, finanças, física e outros.Show more

Curso

902 Alunos já inscritos

Intermediário

Experiência recomendada

26 capítulos

Horário flexível

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O que você vai aprender

Compreensão dos elementos fundamentais da teoria das probabilidades e suas propriedades.
Capacidade de calcular a probabilidade de eventos complexos utilizando probabilidade geométrica.
Compreensão de distribuições discretas e contínuas, como as distribuições binomial, Poisson e Gaussiana.
Exploração dos conceitos de covariância e correlação para mensuração de relações estatísticas.

Detalhes a saber

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Avaliações

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Existem 5 módulos neste curso

Iniciaremos nosso estudo da teoria das probabilidades considerando algumas definições e regras básicas: o que é um experimento estocástico e um evento aleatório, o que significa independência e incompatibilidade de eventos no contexto da teoria das probabilidades, o que é probabilidade e como podemos calcular as probabilidades de diferentes eventos elementares.

Em tarefas do cotidiano, frequentemente lidamos com relações complexas e, consequentemente, calculamos probabilidades de vários eventos ou de eventos que dependem uns dos outros. Vamos analisar como podemos fazer isso utilizando a teoria das probabilidades.

Para resolver muitos problemas reais em teoria das probabilidades, foram criados modelos especiais que descrevem uma situação específica. Vamos considerar alguns dos modelos mais utilizados que podem ser empregados para descrever certos resultados discretos de experimentos estocásticos.

E se o resultado de um experimento estocástico não puder ser descrito por um valor discreto? Para isso, são utilizados modelos que trabalham com valores contínuos. Considere os modelos mais populares desse tipo.

Frequentemente, enfrentamos a tarefa de verificar a dependência dos resultados de diferentes experimentos estocásticos entre si. Além disso, é necessário não apenas avaliar a presença de dependências, mas também quantificar de alguma forma o grau dessas dependências. Para resolver esses problemas, podemos utilizar covariância e correlação.

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Steve Bruening

The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Avaliações de alunos

4.8

16 avaliações

81%

19%

Mostrando 3 de 16 avaliações

Avaliado em Mar 19, 2025

Clear explanation combined with quiz questions that were challenging but not too hard, and the questions were on-topic. Providing AI support also helped a lot.

Andrew graves

Avaliado em Dec 5, 2024

good python

Avaliado em Nov 4, 2024

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Perguntas frequentes

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