Exame com componente computacional a realizar-se dia 1 de abril, sexta feira, às 17h30. A aprovação ao módulo é obtida com classificação superior ou igual a 9.5 (escala 0-20).
A segunda chamada/época de recurso realiza-se dia 25 de maio, quarta feira, às 17h30.

• Breve revisão da noção de probabilidade de um acontecimento. Probabilidade condicional. Independência de acontecimentos.
• Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Conceitos de massa de probabilidade, densidade de probabilidade e função distribuição cumulativa.
• Parâmetros: valor esperado, variância e quantis. Algumas distribuições discretas: uniforme discreta, Bernoulli, binomial, geométrica e binomial negativa,
• Distribuição de Poisson. Função geradora de momentos. Algumas distribuições contínuas: uniforme contínua, normal, exponencial.
• Probabilidade e distribuições envolvendo várias variáveis aleatórias: probabilidade conjunta, marginal e condicional. Vetores aleatórios. Independência. Valor esperado e variância de uma combinação linear de v.a.
• Distribuição da soma de v.a. independendentes com distribuição: Bernoulli(p), Binomial(n_i,p), Geométrica(p) e Poisson. Soma de Exponencais independentes; a distribuição Gama.  Soma de Normais independentes.
• O Teorema Limite Central. Distribuições relacionadas com a normal: qui-quadrado e t-Student.  Distribuições multivariadas: multinomial e multinormal.

 O estudo das distribuições é acompanhado da simulação e cálculo de probabilidades e de quantis com o R.

• Murteira B., Ribeiro CS, Silva JA, Pimenta C. e Pimenta F. (2015). Introdução à Estatística , 3ª edição, Escolar Editora.
• Neves MM (2014). Introdução à Estatística e à Probabilidade. Apontamentos de apoio às aulas [Capítulo II- Teoria da Probabilidade], Inst. Sup. de Agronomia, Univ. Lisboa.(https://fenix.isa.ulisboa.pt/qubEdu/conteudos-publicos/ficheiros?oid=3972844787048)
• Pestana D. e Velosa S. (2002). Introdução à Probabilidade e à Estatística, Fundação Calouste Gulbenkian.
• Seefeld K. e Linder E. (2007). Statistics using R with biological examples. (https://cran.r-project.org/doc/contrib/Seefeld_StatsRBio.pdf)

Bibliografia específica de cada aula encontra-se nos slides da respetiva aula, disponíveis em MATERIAL PEDAGÓGICO.