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Sinopse

A disciplina de Probabilidade oferece aos estudantes uma compreensão profunda sobre como quantificar e interpretar a incerteza em fenômenos do mundo real. É uma área da matemática que transforma o aleatório em algo mensurável e previsível, fornecendo ferramentas para analisar desde eventos cotidianos até sistemas complexos. Através da Probabilidade, os alunos desenvolvem a habilidade de pensar de maneira crítica e rigorosa sobre eventos incertos, além de aprender a tomar decisões informadas baseadas em dados. Esta matéria é fundamental para quem deseja entender melhor a lógica por trás de processos aleatórios e o papel que desempenham em diversas áreas do conhecimento.

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Obstáculos

Dois obstáculos principais se destacam. O primeiro é a falta de interesse dos alunos pela matéria, especialmente nas disciplinas mais teóricas que não envolvem programação diretamente. Muitos alunos não percebem a relevância dessas disciplinas para sua atuação profissional e no uso da programação, resultando em pouca atenção dedicada a elas. O segundo obstáculo é a falta de uma base sólida que muitos alunos enfrentam ao estudar a disciplina. Quando a base anterior é negligenciada, o conhecimento adquirido se torna superficial. Isso leva a aulas de revisão de conteúdos anteriores para que os alunos possam avançar na disciplina atual, tornando o cronograma mais apertado e exigente para todos.

Metodologias

Não há metodologias cadastradas

Perguntas Frequentes
  • A probabilidade pode ser aplicada em situações como planejamento financeiro, decisões médicas, análises de risco e jogos de azar, ajudando a fazer escolhas mais informadas.
    A probabilidade ajuda a entender e modelar incertezas e a tomar decisões informadas em situações que envolvem aleatoriedade, como em jogos, investimentos e ciência de dados.
    Probabilidade é o estudo das chances de eventos futuros, enquanto estatística é o estudo dos dados coletados a partir de eventos passados e a análise de tendências e padrões.
    2024

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    Conteúdos
  • Ementa

    • Introdução à Probabilidade. Variáveis aleatórias discretas. Medidas resumo. Variáveis bidimensionais. Variáveis aleatórias contínuas.

    Referências

    • Livro: MAGALHÃES, Marcos Nascimento; LIMA, Antonio Carlos Pedroso de. <strong>Noções de probabilidade e estatística</strong>. 7. ed. São Paulo: Edusp, 2010. 408 p. (Acadêmica, 40) ISBN: 9788531406775. Livro: ROSS, Sheldon M. <strong>Probability models for computer science</strong>. San Diego: Harcourt Academic, 2002. xii, 288 p. ISBN: 9780125980517. Livro: MITZENMACHER, Michael; UPFAL, Eli. <strong>Probability and computing</strong>: an introduction to randomized algorithms and probabilistic analysis. New York: Cambridge University Press, 2005. xvi, 352 p. ISBN: 9780521835404. Livro: MAGALHÃES, Marcos Nascimento; LIMA, Antonio Carlos Pedroso de. <strong>Noções de probabilidade e estatística</strong>. 6. ed. São Paulo: Edusp, 2005. 392 p. (Acadêmica, 40) ISBN: 8531406773. Livro: DANTAS, Carlos Alberto Barbosa. <strong>Probabilidade</strong>: um curso introdutório. 3. ed. rev. São Paulo: EDUSP, 2008. 252 p. (Acadêmica, 10) ISBN: 9788531403996. Livro: LARSON, Ron; FARBER, Elizabeth. <strong>Estatística aplicada</strong>. 4. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 637 p. ISBN: 8587918591. Livro: ROSS, Sheldon M. <strong>Probabilidade</strong>: um curso moderno com aplicações. 8. ed. Porto Alegre: Bookman, 2010. 606 p. ISBN: 9788577806218. Livro: BRAUN, John; MURDOCH, Duncan James. <strong>A first course in statistical programming with R</strong>. Cambridge: Cambridge University, 2007. x, 163 p. ISBN: 9780521872652, 9780521694247. Livro: MARTINS, Gilberto de Andrade. <strong>Estatística geral e aplicada</strong>. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2005. 421 p. ISBN: 9788522441723. Livro: MAGALHÃES, Marcos Nascimento; LIMA, Antonio Carlos Pedroso De. <strong>Noções de probabilidade e estatística</strong>. 7. ed. São Paulo: Edusp, 2010. 408 p. (Acadêmica, 40) ISBN: 9788531406775. Livro: MITZENMACHER, Michael; UPFAL, Eli. <strong>Probability and computing</strong>: an introduction to randomized algorithms and probabilistic analysis. New York: Cambridge University Press, 2005. xvi, 352 p. ISBN: 9780521835404. Livro: Estatística básica / Livro: Probabilidade : Livro: MAGALHÃES, Marcos Nascimento; LIMA, Antonio Carlos Pedroso de. <strong>Noções de probabilidade e estatística</strong>. 4. ed. São Paulo: IME-USP, 2002. 392p. Livro: Probabilidade e variáveis aleatórias / Livro: MAGALHÃES, Marcos Nascimento; LIMA, Antonio Carlos Pedroso de. <strong>Noções de probabilidade e estatística</strong>. 7. ed. São Paulo: Edusp, 2010. 408 p. (Acadêmica, 40) ISBN: 9788531406775. Livro: Probabilidade: Livro: Estatística geral e aplicada / Livro: Noções de probabilidade e estatística / Livro: Pense em python : Livro: Introdução à linguagem de programação python / Livro: Probability and statistics / Livro: Estatística básica, volume único : Livro: A estatística básica e sua prática / Livro: Probabilidade e estatística para engenharia e ciências / Livro: Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros / Livro: Estatística básica : Livro: Handbook of fitting statistical distributions with R / Livro: Introdução à estatística / Livro: LIVRO 1 - AZEVEDO, Paulo R. M. Introdução à Estatística. Natal: EDUFRN, 2016. Livro: LIVRO 2 - BASTOS, Francisco A.A. Estatística e Probabilidade. Fortaleza: Ed. UECE, 2015. Livro: LIVRO 3 - CORREA, Sonia M. B. B. Probabilidade e Estatística. 2a.ed. Belo Horizonte: PUC Minas Virtual Editora, 2005. Livro: LIVRO 4 - FARIAS, Ana M. L. Probabilidade e Estatística. Volume Único. Rio de Janeiro: FUNDAÇÃO CECIERJ, 2010. Livro: LIVRO 5 - RODRIGUES, Aurélia A.A.ESTATÍSTICA: Da educação básica ao ensino superior. Uberlândia, MG : UFU, 2015. Site: APOSTILA1 - UFSC Site: APOSTILA2 - UFPB Site: APOSTILA3 - UNIVASF Outros: APOSTILA2 – UFPB Outros: APOSTILA3 – UNIVASF Site: Canal de matemática no YouTube - MATEMÁTICA RAPIDOLA com MARCOS MURAKAMI Site: Site que foi utilizado no encontro síncrono do N34 Outros:  LIVRO 1 - AZEVEDO, Paulo R. M. Introdução à Estatística. Natal: EDUFRN, 2016.

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        Conhecimentos / Competências Desejados

        Para esta disciplina, as competências e os conhecimentos desejados incluem um contato inicial com Conjuntos Numéricos e Operações com Conjuntos, Princípio Fundamental da Contagem, conceitos básicos de Estatística e Funções. Além destas competências, é fundamental que o discente apresente interesse, disposição e iniciativa de aprender, aplicando de forma consistente e disciplinada os seus conhecimentos. É fundamental possuir um domínio sólido das operações matemáticas básicas e suas propriedades, bem como desenvolver habilidades de pensamento analítico para abordar problemas matemáticos com clareza e precisão. Além disso, é importante aprimorar a escrita matemática, sendo capaz de comunicar de forma eficaz os resultados e raciocínios matemáticos ao longo da disciplina. Essas competências serão essenciais para o sucesso na resolução de problemas desafiadores e para a compreensão dos conceitos matemáticos.

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        Professor

        Rafaela Horacina Silva Rocha Soares
        Email: rafaelahoracina@dimap.ufrn.br