\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}INSTITUTO DE MATEM\'ATICA E ESTATISTICA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.ime.ufg.br - (62) 3521 1742 - (62) 3521-1208 - secretaria.ime@ufg.br
      }
}


\begin{center}
  \LARGE{\textbf{Plano de Ensino}}
\end{center}

\PlanSection{01. Dados de Identifica\c{c}\~ao da Disciplina:}
{   
   \begin{center}\begin{small}
      \begin{tabular}{|l|p{5cm}|l|p{5cm}|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2026.2 &
         \textbf{Curso:} & Administra\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0326
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica Inferencial}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & FACE
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         46N45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Renato Rodrigues Silva
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estima\c{c}\~ao pontual. Intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses baseados em uma \'unica amostra.
Intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses baseados em duas amostras. Correla\c{c}\~ao, regress\~ao linear
simples e m\'ultipla.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Estima\c{c}\~ao pontual: amostragem aleat\'oria, algumas estat\'{\i}sticas importantes, distribui\c{c}\~ao amostral da 
m\'edia e teorema do limite central, distribui\c{c}\~ao amostral da propor\c{c}\~ao, distribui\c{c}\~ao amostral da vari\^ancia, 
distribui\c{c}\~ao t, distribui\c{c}\~ao F, propriedades dos estimadores pontuais.

2. Intervalos de confian\c{c}a baseados em uma \'unica amostra: intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma 
popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao 
normal com vari\^ancia desconhecida, intervalos de confian\c{c}a para a propor\c{c}\~ao populacional, intervalos de 
confian\c{c}a para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal, intervalos de toler\^ancia e previs\~ao. 

3. Testes de hip\'oteses baseados em uma \'unica amostra: hip\'oteses estat\'{\i}sticas, erros do tipo I e II, testes 
de hip\'oteses para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, testes de hip\'oteses para a 
m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia desconhecida, testes de hip\'oteses para a propor\c{c}\~ao 
populacional, testes de hip\'oteses para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal. 

4. Intervalos de confian\c{c}a baseados em duas amostras: intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a de 
m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a 
de m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a 
diferen\c{c}a de propor\c{c}\~oes, intervalos de confian\c{c}a para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais.

5. Testes de hip\'oteses baseados em duas amostras: testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de 
propor\c{c}\~oes populacionais, testes de hip\'oteses para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais.

6. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: o modelo de regress\~ao linear simples, m\'{\i}nimos quadrados e o 
modelo ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao, coeficiente de determina\c{c}\~ao, 
correla\c{c}\~ao. 

7. Regress\~ao linear m\'ultipla: o modelo de regress\~ao linear m\'ultipla, m\'{\i}nimos quadrados e o modelo 
ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Estima\c{c}\~ao pontual: amostragem aleat\'oria, algumas estat\'{\i}sticas importantes, distribui\c{c}\~ao amostral da 
m\'edia e teorema do limite central, distribui\c{c}\~ao amostral da propor\c{c}\~ao, distribui\c{c}\~ao amostral da vari\^ancia, 
distribui\c{c}\~ao t, distribui\c{c}\~ao F, propriedades dos estimadores pontuais (8 horas/aula) 

2. Intervalos de confian\c{c}a baseados em uma \'unica amostra: intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma 
popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao 
normal com vari\^ancia desconhecida, intervalos de confian\c{c}a para a propor\c{c}\~ao populacional, intervalos de 
confian\c{c}a para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal, intervalos de toler\^ancia e previs\~ao. (8 horas/aula) 

3. Testes de hip\'oteses baseados em uma \'unica amostra: hip\'oteses estat\'{\i}sticas, erros do tipo I e II, testes 
de hip\'oteses para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, testes de hip\'oteses para a 
m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia desconhecida, testes de hip\'oteses para a propor\c{c}\~ao 
populacional, testes de hip\'oteses para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal. (12 horas/aula) 


4. Intervalos de confian\c{c}a baseados em duas amostras: intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a de 
m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a 
de m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a 
diferen\c{c}a de propor\c{c}\~oes, intervalos de confian\c{c}a para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais. 
(8 horas/aula).

5. Testes de hip\'oteses baseados em duas amostras: testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de 
propor\c{c}\~oes populacionais, testes de hip\'oteses para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais. 
(12 cr\'editos/aula). 

6. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: o modelo de regress\~ao linear simples, m\'{\i}nimos quadrados e o
modelo ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao, coeficiente de determina\c{c}\~ao, 
correla\c{c}\~ao. (8 cr\'editos/aula) 

7. Regress\~ao linear m\'ultipla: o modelo de regress\~ao linear m\'ultipla, m\'{\i}nimos quadrados e o modelo 
ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao. (8 cr\'editos/aula)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Aplica\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao de conceitos de estat\'{\i}stica b\'asica em administra\c{c}\~ao de empresas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Ao final do curso, pretende-se que o aluno conhe\c{c}a os conceitos b\'asicos de infer\^encia estat\'{\i}stica tais como: 
testes de hip\'oteses, intervalos de confian\c{c}a e regress\~ao.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas te\'oricas ser\~ao conduzidas predominantemente por meio de exposi\c{c}\~ao dialogada, utilizando 
quadro-giz, complementada, quando pertinente, pelo uso de computadores para demonstra\c{c}\~oes, an\'alises 
de dados e atividades pr\'aticas.

Eventualmente, poder\~ao ser utilizadas ferramentas de Intelig\^encia Artificial Generativa como recurso de 
apoio \`as atividades did\'aticas, especialmente para demonstra\c{c}\~oes, esclarecimento de conceitos, 
explora\c{c}\~ao de exemplos, an\'alise de dados e outras aplica\c{c}\~oes relacionadas aos conte\'udos da disciplina.

Em cumprimento \`as diretrizes de integridade pedag\'ogica e cient\'{\i}fica vigentes, declaro que o 
desenvolvimento de parte do material did\'atico da disciplina contou com o suporte t\'ecnico e operacional 
do ecossistema de ferramentas de Intelig\^encia Artificial Generativa listado a seguir:

* ChatGPT (Modelo GPT-5.6 Luna), desenvolvido pela OpenAI;
* Gemini (Modelo Gemini 3.6 Flash), desenvolvido pela Google DeepMind;
* Gemini Notebook (antigo NotebookLM), desenvolvido pelo Google;
* DeepSeek (Modelo DeepSeek-V4-Flash – Vers\~ao 0731).

A utiliza\c{c}\~ao dessas tecnologias ocorreu de forma complementar e instrumental, tanto na elabora\c{c}\~ao de 
parte dos materiais did\'aticos quanto, eventualmente, durante o desenvolvimento das aulas. Em nenhuma 
hip\'otese essas ferramentas substituem a condu\c{c}\~ao da disciplina, as decis\~oes did\'aticas, metodol\'ogicas ou 
cient\'{\i}ficas do docente, que permanecem sob sua exclusiva responsabilidade.

Todo o material produzido com aux\'{\i}lio dessas tecnologias foi submetido \`a revis\~ao cr\'{\i}tica, curadoria e 
valida\c{c}\~ao pelo docente, assegurando sua precis\~ao, adequa\c{c}\~ao pedag\'ogica e integridade autoral.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A avalia\c{c}\~ao da disciplina consistir\'a na nota de 2 avalia\c{c}\~oes escritas e um projeto final.

Data da primeira avalia\c{c}\~ao: 23/09/2026 (P1).

Data da segunda avalia\c{c}\~ao: 25/11/2026 (P2).

Data da entrega do projeto: 09/12/2026.

A m\'edia final (MF) ser\'a calculada por meio da seguinte express\~ao: M F = (0, 3)P 1 + (0, 5)P 2 + (0, 2)T 1 , 
em que P1 e P2 s\~ao notas das avalia\c{c}\~oes formais, T1 \'e a nota do projeto.

Projeto Final: consiste na an\'alise de um conjunto de dados reais, disponibilizado pelo professor em 
formato CSV, com o objetivo de responder a um problema de interesse na \'area de gest\~ao. O projeto 
dever\'a contemplar a importa\c{c}\~ao e explora\c{c}\~ao dos dados, a obten\c{c}\~ao de estat\'{\i}sticas descritivas, a 
realiza\c{c}\~ao de pelo menos um teste de hip\'otese e o ajuste e interpreta\c{c}\~ao de um modelo de regress\~ao, 
conforme os conte\'udos abordados na disciplina.

A entrega dever\'a ser realizada na forma de um relat\'orio, contendo a descri\c{c}\~ao do problema analisado, os 
procedimentos adotados, os principais resultados obtidos, as interpreta\c{c}\~oes estat\'{\i}sticas e as conclus\~oes 
do grupo. O relat\'orio dever\'a ser acompanhado dos prompts utilizados nas ferramentas de Intelig\^encia 
Artificial, de modo a documentar o processo de realiza\c{c}\~ao das an\'alises.

Ser\'a permitido o uso de ferramentas de Intelig\^encia Artificial como apoio \`a realiza\c{c}\~ao das an\'alises e \`a 
elabora\c{c}\~ao dos c\'odigos necess\'arios, desde que os estudantes compreendam os procedimentos 
realizados, sejam capazes de justificar as escolhas metodol\'ogicas adotadas e interpretem corretamente 
os resultados obtidos.

Crit\'erios de avalia\c{c}\~ao do Projeto Final: ser\~ao considerados a correta realiza\c{c}\~ao das an\'alises estat\'{\i}sticas 
propostas, a adequa\c{c}\~ao da metodologia empregada, a interpreta\c{c}\~ao dos resultados, a clareza e 
organiza\c{c}\~ao do relat\'orio, a documenta\c{c}\~ao dos prompts utilizados, bem como a capacidade do estudante 
de explicar e justificar os procedimentos adotados, incluindo aqueles realizados com o aux\'{\i}lio de 
ferramentas de Intelig\^encia Artificial.


Preferencialmente, o trabalho dever\'a ser desenvolvido em grupos de at\'e cinco estudantes.
O uso de ferramentas de Intelig\^encia Artificial \'e permitido apenas no desenvolvimento do Projeto Final, 
conforme descrito anteriormente. Nas
avalia\c{c}\~oes formais individuais da disciplina (provas e demais avalia\c{c}\~oes realizadas em sala), o uso de 
ferramentas de Intelig\^encia Artificial n\~ao ser\'a
permitido, salvo autoriza\c{c}\~ao expressa do professor. As notas ser\~ao divulgadas no SIGAA e em sala de 
aula.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo: Saraiva, 2010.

\textbf{[2]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10 ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.

\textbf{[3]:} STEVENSON, W. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo: Harbra, 1981.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H.; MYERS, S. L.; YE, K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia e Ci\^encias. 8 
ed. S\~ao Paulo: Pearson, 2009.

\textbf{[2]:} MAGALH\~AES, N. M.; LIMA A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo: Edusp, 2005.

\textbf{[3]:} LARSON, R.; FARBER, B. Estat\'{\i}stica Aplicada. 2 ed. S\~ao Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004.

\textbf{[4]:} KAZMIER, L. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Economia e Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo: Pearson Makron Books, 1982.

\textbf{[5]:} ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J.; WILLIAMS, T. A. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao e Economia. 1 ed. 
S\~ao Paulo: Thompson, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo: Saraiva, 2010. (B1)

\textbf{[2]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo: Saraiva, 2010. (B1)

\textbf{[3]:} LARSON, R.; FARBER, B. Estat\'{\i}stica Aplicada. 2 ed. S\~ao Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004. (C3)
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
   \begin{center}
\begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\hline
   \textbf{Dia} & \textbf{Hor\'ario} & \textbf{Sala Distribuida}\\
\hline

   4$^a$ & N4 & 303, CAB (50)\\
   4$^a$ & N5 & 303, CAB (50)\\
   6$^a$ & N4 & 303, CAB (50)\\
   6$^a$ & N5 & 303, CAB (50)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & sexta feira 18:00-18:50, CAB\\
   \textbf{2. } & sexta feira 18:00-18:50, CAB\\
   \textbf{3. } & sexta feira 18:00-18:50, CAB\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Renato Rodrigues Silva. & Email: renato.rrsilva@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Renato Rodrigues Silva}\end{center}