Probability-and-Random-Processes

O repositório "Probability and Random Processes" é uma coleção abrangente de recursos e exemplos práticos relacionados a probabilidade, processos aleatórios e suas aplicações. Este repositório é projetado para fornecer uma compreensão aprofundada desses conceitos por meio de exemplos claros, códigos e simulações.

Probabilidade

Este notebook explora conceitos iniciais de estatística e apresenta uma simulação simples com a distribuição normal e a distribuição binomial. O objetivo é testar se as distribuições teóricas são equivalentes às distribuições simuladas. O notebook inclui a definição e simulação das distribuições, bem como a visualização dos resultados por meio de gráficos comparativos. Com isso, busca-se proporcionar uma introdução prática aos conceitos estatísticos e exemplificar o uso de simulações para testar a adequação dos dados a distribuições teóricas.

Método de monte carlo -- coeficiente angular

Como a distribuição do estimador de mínimos quadrados do coeficiente angular é afetada ao aumentar o tamanho da amostra? Esse é um tópico importante em econometria. Estamos brincando de Deus para visualizar e entender melhor a teoria. Podemos demonstrar de fato o que acontece com os dados quando o número de observações aumenta.

Link do prórum com o exercício: http://prorum.com/?qa=8083/distribuicao-estimador-quadrados-coeficiente-angular-aumentar

Método de monte carlo -- média e mediana

Como usar monte carlo para simular diferentes cenários e obter estimativas sobre o período que Marcelo pode ficar sem trabalhar, levando em consideração a distribuição de gastos e o investimento disponível? Sobre eficiência. Existe uma forma que em geral é mais eficiente de gerar números aleatórios, que é tentar gerar a lista de uma só vez, em vez de gerar um número por vez dentro do loop.

Link do prórum com o exercício: http://prorum.com/?qa=8085/estimativas-consideracao-distribuicao-investimento-disponivel

Sequência de variáveis aleatórias uniformes

Gerando uma sequência de 1000 variáveis aleatórias uniformes e plotando o gráfico de $S_n$ e $S_n/n$. Além disso, foi feita uma comperação entre o uso de broadcasting nesse caso e sem o uso de broadcasting. Sequências de variáveis aleatórias uniformes

LDA para p=1

Fizemos uma simulação de monte carlo simples para exemplificar o uso do LDA para quando temos apenas um previsor. Você pode acessar o arquivo em: LDA para p =1