Fundamentos da Teoria das Probabilidades
Curso
902 Alunos já inscritos- 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.
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Existem 5 módulos neste curso
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.- Experimento Estocástico e Evento AleatórioPré-visualização
- Probabilidade e Suas PropriedadesPré-visualização
- Probabilidade GeométricaPré-visualização
- Desafio: Resolução da Tarefa Utilizando Probabilidade GeométricaPré-visualização
- Independência e Incompatibilidade de Eventos AleatóriosPré-visualização
- Probabilidade CondicionalPré-visualização
- Princípio da Inclusão-ExclusãoPré-visualização
- Desafio: Resolução da Tarefa Utilizando o Princípio da Inclusão-ExclusãoPré-visualização
- A Regra da Multiplicação da ProbabilidadePré-visualização
- Lei da Probabilidade TotalPré-visualização
- Teorema de BayesPré-visualização
- Desafio: Resolvendo a Tarefa Usando o Teorema de BayesPré-visualização
- Distribuição BinomialPré-visualização
- Desafio: Resolução de Tarefa Utilizando Distribuição BinomialPré-visualização
- Distribuição MultinomialPré-visualização
- Distribuição GeométricaPré-visualização
- Distribuição de PoissonPré-visualização
- Desafio: Resolução de Tarefa Utilizando Distribuição de PoissonPré-visualização
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Avaliações de alunos
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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
5
Avaliado em Dec 5, 2024
good python
.
5
Avaliado em Nov 4, 2024
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