Neste repositório, apresentamos alguns notebooks para simular processos estocásticos em Python. Estão disponíveis os notebooks abaixo.

• Simulacao: mostramos como simular o lançamento de uma moeda e calcular o valor de pi usando números aleatórios.
• Monty-Hall: Simulamos o problema de Monty-Hall.
• Apostador: O problema do apostador no jogo de dados.
• Esperanca: exemplos relacianados ao cálculo do valor esperado.
• Distribuição Binomial.
• Distribuição de Poisson e Lei dos eventos rados.
• Distribuição Geométrica.
• Distribuição Hipergeométrica.
• Teorema Central do Limite.
• Intervalo de confiança
• Teste de hipóteses
• Caminhadas aleatórias em uma dimensão.
• Processo de Poisson

Para acompanhar o repositório, sugiro que assistam as aulas abaixo:

• O Teorema de Bayes: https://www.youtube.com/watch?v=Ho943fxhDUg&t=6s
• O problema de Monty Hall: https://www.youtube.com/watch?v=q8f9HeUaPbE&t=4s
• Distribuição acumulada: https://www.youtube.com/watch?v=Nbq0DWW26ag&t=218s
• O valor esperado: https://www.youtube.com/watch?v=0g9mGVPNnR0
• Exemplos do valor esperado: https://www.youtube.com/watch?v=kXArrVxPcno
• Modelos Discretos (Parte 1): Modelo Binomail https://www.youtube.com/watch?v=zKlRBfVGsyM&t=1489s
• Modelos Discretos (Parte 2): Distribuição de Poisson https://www.youtube.com/watch?v=4b9ShYWAows&t=430s
• Modelos Discretos (Parte 3): Geométrico, Binomial Negativa e Hipergeométrico https://www.youtube.com/watch?v=Ke9dn-cSXow&t=781s
• Teorema Central do Limite: Mostramos que a distribuição da média amostral tende a uma distribuição normal quando aumentamos o tamanho da amostra. https://www.youtube.com/watch?v=QcQz6_93GC4
• Intervalo de confiança: https://www.youtube.com/watch?v=AkmyfLc-EOs
• Teste de hipóteses: https://www.youtube.com/watch?v=S3V5qJ1bxhk&t=33s
• Caminhadas aleatórias: https://www.youtube.com/watch?v=cwhQYqR_Iag
• Processo de Poisson: https://www.youtube.com/watch?v=R9GfIgNy6_I

Outras aulas relacionadas: https://www.youtube.com/franciscorodrigues