\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:} & 2026.1 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & B01
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0331
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica I}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 96
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/32
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         246T56
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Luis Rodrigo Fernandes Baumann
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica: defini\c{c}\~ao de estat\'{\i}stica, atua\c{c}\~ao do estat\'{\i}stico, popula\c{c}\~ao,amostra, natureza dos dados, tipos de vari\'aveis, m\'etodo estat\'{\i}stico, s\'eries estat\'{\i}sticas, propor\c{c}\~ao,raz\~ao, porcentagem, arredondamento de n\'umeros e somat\'orios e suas propriedades. Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas. Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas. Medidas de posi\c{c}\~ao: m\'edia, moda, mediana. Medidas de dispers\~ao: medidas de dispers\~ao absoluta (amplitude total, desvio-m\'edio, desvio padr\~ao e vari\^ancia) e medidas de dispers\~ao relativa (coeficiente de varia\c{c}\~ao de Pearson). Medidas de assimetria e curtose. Introdu\c{c}\~ao a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear. Introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas. Estudo de caso: an\'alise descritiva de dados s\'ocio-ambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  \begin{enumerate}

\item 
Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica: defini\c{c}\~ao de estat\'{\i}stica, atua\c{c}\~ao do estat\'{\i}stico, popula\c{c}\~ao, amostra, natureza dos 
dados, tipos de 
vari\'aveis, m\'etodo estat\'{\i}stico, s\'eries estat\'{\i}sticas, propor\c{c}\~ao, raz\~ao, porcentagem, arredondamento de 
n\'umeros e somat\'orios e 
suas propriedades. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

 \item 
Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas: tabelas de frequ\^encias para 
vari\'aveis qualitativas e 
quantitativas. Tabelas de frequ\^encias para vari\'aveis quantitativas: dados tabulados n\~ao agrupados em 
classe, dados tabulados 
agrupados em classe. Elementos de uma distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias: frequ\^encia simples absoluta, 
amplitude total, classe, 
limites de classe, amplitude do intervalo de classe, ponto m\'edio da classe. Tipos de frequ\^encias: simples 
(absoluta e relativa), 
acumulada (crescente (absoluta e relativa) e decrescente (absoluta e relativa)). Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas: gr\'afico em barras (horizontais), 
gr\'afico em setores, 
gr\'afico em barras (verticais), gr\'afico ramos-e-folhas, gr\'afico de dispers\~ao unidimensional (gr\'afico de 
pontos), gr\'aficos em 
linhas (ou lineares), histograma, poligonal caracter\'{\i}stica, pol\'{\i}gno de frequ\^encias. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item 
Medidas de posi\c{c}\~ao: m\'edia, moda, mediana. M\'edia: m\'edia aritm\'etica simples, m\'edia aritm\'etica 
ponderada, propriedades da 
m\'edia aritm\'etica, m\'edia geom\'etrica, propriedades da m\'edia geom\'etrica, m\'edia harm\^onica, propriedades 
da m\'edia 
harm\^onica, m\'edia quadr\'atica, propriedades da m\'edia quadr\'atica. Moda: moda para valores n\~ao 
tabulados, moda para valores 
tabulados agrupados e n\~ao agrupados em classes, moda bruta, m\'etodo de King, m\'etodo de Czuber. 
Mediana: mediana para 
dados n\~ao tabulados, mediana para dados tabulados agrupados e n\~ao agrupados em classes. Rela\c{c}\~oes 
entre m\'edia, moda e
mediana. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\item 

Medidas separatrizes (quartil, decil e percentil): defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes.. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item 
Medidas de dispers\~ao. Amplitude total: defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes. Amplitude interquart\'{\i}lica: defini\c{c}\~ao e 
aplica\c{c}\~oes. Desvio-m\'edio: 
defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes para dados brutos e agrupados em classes. Desvio-padr\~ao: defini\c{c}\~ao, propriedades 
e aplica\c{c}\~oes para 
dados brutos e agrupados em classes. Vari\^ancia: defini\c{c}\~ao, propriedades e aplica\c{c}\~oes para dados brutos e 
agrupados em 
classes. Coeficiente de Varia\c{c}\~ao de Pearson: defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item 
Medidas de assimetria e curtose. Momentos. Medidas de assimetria: tipos de curas, m\'etodo da 
compara\c{c}\~ao entre medidas de 
tend\^encia central, coeficiente (\'{\i}ndice de Pearson), coeficiente quartil de assimetria, coeficiente de 
assimetria entre os percentis 
10 e 90, coeficiente momento de assimetria. Medidas de curtose: tipos de curva, coeficiente percent\'{\i}lico 
de curtose, 
coeficiente momento de curtose. Gr\'afico box-plot (defini\c{c}\~ao, interpreta\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes). Aplica\c{c}\~oes em 
ambiente 
computacional.

\item 
Introdu\c{c}\~ao a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear: correla\c{c}\~ao linear simples, coeficiente de correla\c{c}\~ao 
linear de Pearson, 
introdu\c{c}\~ao \`a regress\~ao linear simples. Introdu\c{c}\~ao \`a regress\~ao linear simples: gr\'afico de dispers\~ao 
bidimensional, ajuste da 
reta, poder explicativo do modelo. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\item 
Introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas: tabelas de conting\^encia, coeficiente de 
conting\^encia, 
interpreta\c{c}\~ao. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\end{enumerate}
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{itemize}
\item{Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica (16 horas/aula)}
\item{Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas (14 horas/aula)}
\item{Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas (4 horas/aula)}
\item{Medidas de posi\c{c}\~ao (12 horas/aula)}
\item{Medidas separatrizes (4 horas/aula)}
\item{Medidas de dispers\~ao (10 horas/aula)}
\item{Medidas de assimetria e curtose (10 horas/aula)}
\item{Introdu\c{c}\~ao a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear (8 horas/aula)}
\item{Introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas (8 horas/aula)}
\item Avalia\c{c}\~oes (4 horas/aula)
\item Semin\'arios referentes \`a an\'alise descritiva de dados s\'ocio-ambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas (6
horas/aula)
\end{itemize}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer ao discente do curso de bacharelado em Estat\'{\i}stica conhecimentos s\'olidos em estat\'{\i}stica descritiva 
e
uma introdu\c{c}\~ao
a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear, assim como, uma introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis
qualitativas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{enumerate}
\item Fornecer ao discente conhecimentos introdut\'orios de Estat\'{\i}stica.
\item Tornar o discente capaz de realizar uma An\'alise Explorat\'oria de Dados de maneira completa e com
embasamento
te\'orico, isto \'e, realizar an\'alise gr\'afica, tabular e c\'alculo de medidas estat\'{\i}sticas.
\item Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de An\'alise de Correla\c{c}\~ao e Regress\~ao Linear.
\item Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de An\'alise Bidimensional para Vari\'aveis Qualitativas.
\item Estimular o racioc\'{\i}nio l\'ogico e matem\'atico do discente.
\item Habituar o discente \`a an\'alise e interpreta\c{c}\~ao de dados, atendo-se \`a escrita cient\'{\i}fica e apresenta\c{c}\~ao 
dos
resultados.
\end{enumerate}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \begin{itemize}
\item O conte\'udo program\'atico ser\'a desenvolvido por meio de aulas expositivas (quadro, giz e/ou data
show) e aulas pr\'aticas (em laborat\'orio, com o uso de software estat\'{\i}stico), abordando defini\c{c}\~oes, 
conceitos,
resultados e
exemplos, sempre buscando a reflex\~ao de abordagens feitas por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios ou
discuss\~oes de problemas,
sempre com a efetiva participa\c{c}\~ao dos(as) discentes.
\item O est\'{\i}mulo \`a participa\c{c}\~ao dos alunos ser\'a feito a partir de metodologias ativas de aprendizagem,
como sala de aula invertida, estudos de caso e
projetos.
\item A avalia\c{c}\~ao ser\'a feita por meio de prova, trabalho pr\'atico e apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios
\item A professora far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico,
bem como, nas datas da avalia\c{c}\~oes. O atendimento individual extraclasse a qualquer discente da 
disciplina
est\'a garantido (ver
hor\'ario de atendimento).
\item As atividades supervisionadas mencionadas no Art. 16 do RGCG ser\~ao apresentadas pelo professor 
em sala de
aula e supervisionadas no hor\'ario de atendimento da disciplina.
\end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
\item Ser\~ao realizadas duas provas, $P1$ e $P2$, cujas datas s\~ao:
\[P1: 27/04/2026, \quad \quad P2: 15/06/2026.\]
\item Ser\'a feito um trabalho ($T$) a ser entregue at\'e o dia: 29/06/2026 com apresenta\c{c}\~ao de Semin\'ario (S) 
nos dias
24/06/2026 e 26/06/2026.
\item De acordo com necessidade ser\~ao realizadas atividades que contam pontos extras.
\item A M\'edia das Provas ($MP$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica das provas te\'oricas $P1$ e
$P2$.
\item A M\'edia das atividades ($MA$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica de todas as atividades
propostas.
\item A nota dada para todas as provas e atividades avaliativas ser\'a de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.
\item A M\'edia Final (MF) ser\'a:
\[MF=\frac{6MN+3T+1S}{10},\]
onde
\[MN=
\begin{cases}
MP+0,2MA, & \hbox{se} ~~MP+0,2MA ~~\hbox{menor que}~~ 10 \\
10, & se ~~MP+0,2MA~~ \hbox{maior ou igual a} ~~10 .
\end{cases}
\]
\item A notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA.
\item Haver\'a prova em 2$^a$ chamada para o/a discente que perder quaisquer atividades avaliativas, com
aus\^encia
justificada, de acordo com o RGCG (Regimento Geral dos Cursos de Gradua\c{c}\~ao, ver em
https://prograd.ufg.br/,
Estudante, Informa\c{c}\~oes Acad\^emicas - Regulamento de Gradua\c{c}\~ao - RGCG: Resolu\c{c}\~oes - CEPEC No.
1557R/2017).
\item Ser\'a aprovado no componente curricular o/a estudante que obtiver nota final igual ou superior a
6,0 (seis)
e frequ\^encia igual ou superior a 75\% (setenta e cinco por cento) da carga hor\'aria total do componente
curricular.
\item As notas parciais e finais ser\~ao divulgadas no SIGAA.
\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} TOLEDO, G. L. e OVALLE, I. I. Estat\'{\i}stica b\'asica. S\~ao Paulo Atlas, 2a edi\c{c}\~ao, 1985.

\textbf{[2]:} BUSSAB W. O., MORETTIN P. A., Estat\'{\i}stica B\'asica, 5a ed., Saraiva, S\~ao Paulo, 2006.

\textbf{[3]:} MAGALH\~AES, M. N. e LIMA, A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp,2005.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} MARTINS, G.A., Estat\'{\i}stica Geral e Aplicada. 3a ed. , S\~ao Paulo Atlas, 2005.

\textbf{[2]:} STEVENSON, W.J., Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao, S\~ao Paulo Harbra, 1987.

\textbf{[3]:} CRESPO, A. A. Estat\'{\i}stica F\'acil. S\~ao Paulo Saraiva, 2002.

\textbf{[4]:} MAGALH\~AES, M. N. e LIMA, A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp, 2005.

\textbf{[5]:} TRIOLA, M.F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 2008.

\textbf{[6]:} WEBSTER, A.,L. Estat\'{\i}stica aplicada \`a Administra\c{c}\~ao e Economia. Mcgraw Hill, 3a ed., 2006.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB W. O., MORETTIN P. A., Estat\'{\i}stica B\'asica, 5a ed., Saraiva, S\~ao Paulo, 2006. (B2)

\textbf{[2]:} TOLEDO, G. L. e OVALLE, I. I. Estat\'{\i}stica b\'asica. S\~ao Paulo Atlas, 2a edi\c{c}\~ao, 1985. (B1)

\textbf{[3]:} MAGALH\~AES, M. N. e LIMA, A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp,2005. (B3)
}


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

   2$^a$ & T5 & 206, CAA (50)\\
   2$^a$ & T5 & 306, CAA (50)\\
   2$^a$ & T6 & 206, CAA (50)\\
   2$^a$ & T6 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T5 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T5 & 105, CAA (50)\\
   4$^a$ & T6 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T6 & 105, CAA (50)\\
   6$^a$ & T5 & 204, CAA (60)\\
   6$^a$ & T6 & 204, CAC (60)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Luis Rodrigo Fernandes Baumann. & Email: fbaumann@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Luis Rodrigo Fernandes Baumann}\end{center}


