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Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Probabilidade é o estudo de como fazer previsões sobre fenômenos aleatórios. Neste curso, você vai aprender sobre os conceitos de variáveis aleatórias, distribuições e condicionamento, usando como exemplo o lançamento de moedas. Você também vai desenvolver intuição para resolver problemas de probabilidade por meio de simulações aleatórias. Esses princípios ajudam a entender a inferência estatística e podem ser aplicados para tirar conclusões a partir de dados.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
A distribuição binomial
Um dos exemplos mais simples e comuns de fenômeno aleatório é o lançamento de uma moeda: um evento que pode ser "sim" ou "não" com certa probabilidade. Aqui você vai aprender sobre a distribuição binomial, que descreve o comportamento de uma combinação de tentativas sim/não e como prever e simular esse comportamento.
- Lançando moedas no R50 XP
- Simulando lançamentos de moeda100 XP
- Simulando extrações de uma binomial100 XP
- Densidade e densidade acumulada50 XP
- Calculando a densidade de uma binomial100 XP
- Calculando a densidade acumulada de uma binomial100 XP
- Variando o número de tentativas100 XP
- Valor esperado e variância50 XP
- Calculando o valor esperado100 XP
- Calculando a variância100 XP
2
Leis da probabilidade
Neste capítulo, você vai aprender a combinar várias probabilidades, como a probabilidade de dois eventos acontecerem juntos ou de pelo menos um acontecer, e confirmar cada uma com simulações aleatórias. Você também vai conhecer algumas propriedades de somar e multiplicar variáveis aleatórias.
3
Estatística Bayesiana
A Estatística Bayesiana é um método matematicamente rigoroso para atualizar suas crenças com base em evidências. Neste capítulo, você vai aplicar o teorema de Bayes para tirar conclusões sobre se uma moeda é justa ou viciada, e reforçar isso com simulações.
4
Distribuições relacionadas
Até agora falamos sobre a distribuição binomial, mas ela é apenas uma entre muitas distribuições de probabilidade que uma variável aleatória pode assumir. Neste capítulo, vamos apresentar outras três relacionadas à binomial: a normal, a de Poisson e a geométrica.
R
Fundamentos de Probabilidade em R
Curso
concluído
