Este material apresenta uma aula em RMarkdown sobre a geração de esquemas de reforço a partir de diferentes distribuições e progressões numéricas. Ao longo do texto, são introduzidas estratégias para construir listas de valores que podem ser utilizadas em esquemas como VI e VR, incluindo exemplos baseados em distribuição binomial, séries aritméticas, séries geométricas, aproximações determinísticas da distribuição normal e a progressão clássica de Fleshler e Hoffman (1962).

The number of homeless individuals in Portland, OR has increased over time from 11,430 at the start of 2024 to 18,260 individuals, according to the Homeless Services Department. We sought to explore the spatial relationship between homelessness in a neighborhood, available services, and documented crime in an effort to understand where areas of Portland, OR are underserving its unsheltered residents.

A Aula 1 – Introdução à Probabilidade apresenta, de forma conceitual e aplicada, os fundamentos necessários para o estudo de eventos aleatórios em cursos de Engenharia e Computação. Partindo da motivação prática e da distinção entre fenômenos determinísticos e aleatórios, discute-se o conceito de experimento aleatório, espaço amostral e evento, bem como a diferença entre probabilidade clássica, frequentista e subjetiva. Em seguida, são introduzidas as propriedades axiomáticas da probabilidade (não negatividade, normalização e aditividade) e consequências importantes, como probabilidade do complementar e de união de eventos. Ao longo da aula, problemas contextualizados são usados para estimular o raciocínio dos estudantes, reforçando a interpretação de resultados e a comunicação em linguagem probabilística. Essa base será essencial para as aulas posteriores, nas quais se desenvolverão formalmente probabilidade condicional, independência, regra do produto, probabilidade total e teorema de Bayes.