1.Processo Estocástico 2.Processo de Poisson 3.Cadeia de Markov
Ao completar esta unidade curricular o aluno deverá estar capaz de • Identificar um processo estocástico; • Caracterizar os diferentes tipos de processos; • Estudar exemplos de aplicação a diversas áreas científicas.
1. Noções gerais, propriedades e classificação de processos estocásticos genéricos. 2. Processos de Poisson: axiomática e processos derivados da axiomática dos processos de Poisson. 3. Cadeias de Markov em tempo discreto: Matrizes de probabilidade de transição e probabilidades de transição, equação de Chapman-Kolmogorov, classificação dos estados, distribuições limite. 4. Cadeias de Markov em tempo contínuo: processos de nascimento e morte, equações de Kolmogorov, teoremas limite. 5. Exemplos de processos estocásticos e aplicações.
Principal: D. Muller: Processos Estocásticos e Aplicações, Colecção Económicas, II Série, Nº 3, Almedina, Coimbra, 2007.
E-learning.
O regime de avaliação preferencial é o de avaliação contínua, constituída pela realização de 2/3 e-folios (trabalhos
escritos em formato digital), ao longo do semestre letivo, e de um momento final de avaliação presencial (p-fólio), a ter lugar no final
do semestre, com peso de, respetivamente, 40% e 60% na classificação final. Os estudantes podem, no entanto, em devido tempo, optar um
único momento presencial de avaliação, realizando, então uma prova de Avaliação Final (exame) com o peso de 100%.
Esta unidade curricular requer conhecimentos em Elementos de Probabilidades e Estatística.
