Processos Estocásticos

Parte 1: Variáveis aleatórias discretas, contínuas e mistas
Revisão: Variáveis aleatórias
Definição. Função massa de probabilidade. Função densidade de probabilidade. Função de distribuição cumulativa.
Revisão: Valor esperado
Definição. Valor esperado de função de VA. Variância e desvio padrão.
Variáveis aleatórias mistas
Função impulso. PDF para VAs discretas. Variáveis aleatórias mistas.
Parte 2: Duas variáveis aleatórias
Variáveis aleatórias conjuntamente distribuídas
PMF conjunta e marginais. PDF conjunta e marginais. Independência. Distribuição condicional.
Covariância e conceitos relacionados
Covariância. Coeficiente de Pearson. Descorrelação.
Parte 3: Vetores aleatórios
Vetores aleatórios
Vetores aleatórios. Transformações lineares afins.
Vetores aleatórios gaussianos
Revisão: Variável aleatória gaussiana. Definição: Vetor aleatório gaussiano. Distribuição multidimensional.
Parte 4: Processos estocásticos
Processos estocásticos
Introdução. PDFs de um processo estocástico. Função média e função autocovariância.
Processos de Poisson
Revisão: Variável aleatória de Poisson. Processos de contagem. Processos de Poisson.
Processos estocásticos estacionários no sentido amplo
Introdução. Análise no domínio da frequência. Resposta de SLITs a processos ESA.
Cadeias de Markov
Introdução. PMF marginal. Comportamento assintótico. Cadeias de Markov absorventes.

Parte 1

Parte 2

Parte 3

Parte 4

Baixe aqui o arquivo auxiliar necessário para execução dos códigos.