Ross, caps 3.3, 4.1, 4.2 e 4.3
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Inferência é o problema central da estatística, em que devemos tentar estimar uma certa propriedade P a partir dos dados disponíveis D. Isso pode ser interpretado por querer encontrar as probabilidades Pr(P|D). Por outro lado, tipicamente nós só temos acesso a Pr(D|P) e nós precisariamos usar o teorema de Bayes para fazer essa conexão.
Exemplos de pŕoblemas de inferência seriam tentar determinar a probabilidade de um evento, determinar a composição de uma determinada população, etc.
Analisando as condições de uma apólice de seguro, podemos tirar algumas conclusões sobre as estimativas feitas pela seguradora.
O raciocínio que está por trás disso é uma análise do que deveria acontecer em média com um conjunto grande de segurados similares ao segurado original.
Uma variável aleatória é um valor que atribuímos à uma realização de um experimento aleatório.
Dessa forma podemos pensar em uma variável aleatória como sendo algo que eu meço em um experimento aleatório. Logo, ela seria um valor para o qual eu não teria informação suficiente para determinar de antemão.
A noção de média que eu usei no problema do seguro de vida pode ser formalizada no conceito de valor esperado.
Nesse vídeo eu faço exemplos de cálculo de valores esperados, mostrando a importância do conceito para situações que envolvam apostas.