PROCESSOS ESTOCáSTICOS APLICADOS
Código: 21089
ECTS: 6
Departamento: Departamento de Ciências e Tecnologia
Área Científica: Matemática
Palavras-Chave:
    1.Processo Estocástico
    2.Processo de Poisson
    3.Cadeia de Markov
Docente:
Maria João Oliveira
Área Científica: Matemática.
Correio Eletrónico: oliveira@uab.pt

Sinopse:
Introduzem-se os conceitos e técnicas básicos de Processos Estocásticos e  algumas das suas aplicações.


Competências:
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.


Conteúdos:
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.


Bibliografia:
Principal:
D. Muller: Processos Estocásticos e Aplicações, Colecção Económicas, II Série, Nº 3, Almedina, Coimbra, 2007.
 


Metodologias de Ensino:

E-learning.




Total de Horas de Trabalho: 156
Total de Horas de Contacto: 26

Avaliação:
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%.


Observações:

Esta unidade curricular requer conhecimentos em Elementos de Probabilidades e Estatística.