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EST531 - Modelos Probabilísticos

Número de Créditos: 10 / Carga Horária: 150
Ementa:
1. Passeios aleatórios: recorrência e transiência, comportamento assintótico, relação com redes elêtricas.
2. Teoria de filas: modelos M/M/k, M/G/1, G/M1, modificações e aplicações.
3. Percolação: resultados preliminares, transição de fase.
4. Grafos Aleatórios: modelo de Erdős–Rényi, transição de fase, conectividade.
5. Modelos probabilísticos com aditividade finita: permutabilidade e simetria.
6. Tópicos especiais.
Bibliografia:
1. Feller, W. (1971). An Introduction to Probability Theory and its Applications. Vol. I e Vol. II, Second Edition, Wiley.
2. Grimmett, G. (2010). Probability on Graphs. Cambridge University Press.
3. Levin, D.A.; Peres Y.; Wilmer E.L. (2009). Markov Chains and Mixing Times, AMS.
4. Ross, S. M. (2010). Introduction to Probability Models, 10th Ed., Academic Press.
5. Schinazi, R. B. (1999). Classical and Spatial Stochastic Processes, Birkhäuser Boston.
6. Finetti, B. (1974). Theory of Probability, Wiley.
7. Dubins, L. e Savage, L. (1965). How to gamble if you must: inequalities for stochastic processes, McGraw-Hill.
Área de Concentração:
Estatística