Curso de Estatística
- Fundamentos de Matemática para Estatística
- Introdução à Inferência
- Probabilidade I
- Videoaulas
- Capítulo 1: Probabilidade
1.1 Experimento aleatório, espaço amostral e evento
1.2 Probabilidade: axiomas e propriedades
1.3 Espaços amostrais finitos e igualmente prováveis
1.4 Conjuntos limite e continuidade da probabilidade - Capítulo 2: Probabilidade Condicional
2.1 Probabilidade condicional
2.2 Regra da multiplicação
2.3 Teorema da probabilidade total e teorema de Bayes
2.4 Independência de eventos - Capítulo 3: Variáveis Aleatórias
3.1 e 3-2 Variáveis aleatórias e Função de distribuição
3.3 Classificação de variáveis aleatórias - Capítulo 4: Variáveis Aleatórias Discretas
4.1 Função de probabilidade
4.2 Funções de variáveis aleatórias discretas
4.3 Esperança de Variáveis Aleatórias Discretas
4.4 Variância e desvio-padrão de variável aleatória - Capítulo 5: Variáveis Aleatórias Contínuas
5.1 Função densidade de probabilidade
5.2 Funções de variáveis aleatórias contínuas – Parte 1
5.2 Funções de variáveis aleatórias contínuas – Parte 2
5.2 Funções de variáveis aleatórias contínuas – Parte 3
5.3 Esperança de variáveis aleatórias contínuas
5.4 Variância e desvio-padrão de variáveis aleatórias contínuas - Capítulo 6: Momentos e sua função geradora
6.1 e 6-2 Momentos e sua função geradora
6.3 Distribuições simétricas
6.4 Algumas desigualdades importantes - Capítulo 7: Algumas Distribuições Discretas
7.1 Distribuição uniforme discreta
7.2 Distribuição de Bernoulli
7.3 Distribuição binomial
7.4 Distribuição geométrica
7.5 Distribuição binomial negativa
7.6 Distribuição hipergeométrica
7.7 Distribuição de Poisson - Capítulo 8: Algumas Distribuições Contínuas
8.1 Distribuição uniforme
8.2 Distribuição exponencial
8.3 Distribuição gama
8.4 Distribuição beta
8.5 Distribuição de Weibull
8.6 Distribuição de Pareto - Capítulo 9: A Distribuição Normal
9.1 Distribuição normal padrão
9.2 Cálculo de probabilidades da normal padrão
9.3 A distribuição normal
9.4 Cálculo de probabilidades da normal
9.5 Cálculo de quantis da distribuição normal>
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