Sumários
Aula 6
23 Março 2026, 14:00 • João Pedro Casimiro Rijo
Distribuição inicial da variável X_0. Cadeia de Markov irredutível. Distribuição estacionária e distribuição limite. A distribuição limite, se existir, é única e é uma distribuição estacionária. Estados periódicos e aperiódicos. Uma cadeia de Markov irredutível tem distribuição estacionária única, esta é também a distribuição limite se e só se a cadeia não for periódica.
aula 5
16 Março 2026, 14:00 • João Pedro Casimiro Rijo
Estados absorventes e cadeia de Markov absorvente. Matriz canónica de uma cadeia de Markov absorvente e matriz fundamental. Probabilidades de absorção. Tempos médios de absorção. Número médio de visitas a estados transientes.
Aula 4
9 Março 2026, 14:00 • João Pedro Casimiro Rijo
Revisão das variáveis aleatórias contínuas. Distribuição exponencial, distribuição uniforme e distribuição normal. Distribuição normal padrão. Cadeias de Markov. Matriz de transição. Matriz de transição a n passos. Estados comunicantes e classes comunicantes. Classificação de estados: estados recorrentes e estados transientes.
Aula 3
2 Março 2026, 14:00 • João Pedro Casimiro Rijo
Revisão da aula anterior. Distribuição de Poisson. Teorema do valor esperado total. Variáveis aleatórias contínuas: Função densidade de probabilidade, função comulativa, valor esperado, variância e desvio padrão.
Aula 2
23 Fevereiro 2026, 14:00 • João Pedro Casimiro Rijo
Revisão da aula anterior. Combinatória: permutações, arranjos e combinações. Variáveis aleatórias discretas e variáveis aleatórias contínuas. Função massa de probabilidade e função cumulativa de uma variável aleatória discreta. Valor esperado e linearidade do valor esperado. Variância e desvio padrão. Prova de Bernoulli. Distribuições discretas: Bernoulli, binomial e geométrica.