\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
      }
}


\lfoot{
  \small{
    \textbf{Prof(a) Ana Paula Faria Machado}\\
    \textbf{IME, UFG, \today}
  }
}


\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:} & 2024.2 &
         \textbf{Curso:} & Engenharia De Computa\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & D
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0378
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Probabilidade E Estat\'{\i}stica A}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & EMC
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24n45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Ana Paula Faria Machado
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estat\'{\i}stica descritiva. No\c{c}\~oes sobre amostragem. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de conjuntos. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de probabilidade: espa\c{c}o amostral, eventos, frequ\^encia relativa, fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos independentes e teorema de Bayes. Vari\'aveis aleat\'orias: conceitos b\'asicos, esperan\c{c}a e vari\^ancia. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade: Uniforme, Binomial e Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, Exponencial, Normal e t-Student. Estima\c{c}\~ao pontual e intervalar para uma popula\c{c}\~ao: m\'edia e propor\c{c}\~ao. Teste de hip\'oteses para uma popula\c{c}\~ao: m\'edia e propor\c{c}\~ao. Correla\c{c}\~ao linear e regress\~ao linear simples.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes sobre amostragem: conceito, objetivos e import\^ancia da Estat\'{\i}stica. 
Defini\c{c}\~ao de popula\c{c}\~ao e amostra. Tipos de Dados. Tipos de vari\'aveis. Amostragem aleat\'oria simples, 
amostragem estratificada, amostragem por conglomerados, amostragem sistem\'atica, amostragem por 
conveni\^encia.

2. Estat\'{\i}stica Descritiva: resumo de dados em tabelas e gr\'aficos. Medidas de posi\c{c}\~ao. Medidas de 
dispers\~ao.

3. Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria de Conjuntos. Conceitos b\'asicos de probabilidade: experimento aleat\'orio, espa\c{c}o 
amostral, eventos. Fundamentos de probabilidade. Probabilidade condicional. Independ\^encia entre 
eventos. Teorema de Bayes.

4. Vari\'aveis Aleat\'orias: conceitos b\'asicos, esperan\c{c}a e vari\^ancia. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade: 
Uniforme, Binomial e Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, Exponencial, Normal e 
t- Student.

5. Infer\^encia Estat\'{\i}stica: distribui\c{c}\~oes amostrais para m\'edia e propor\c{c}\~ao. Estima\c{c}\~ao pontual e intervalar 
para a m\'edia e propor\c{c}\~ao de uma popula\c{c}\~ao. Testes de hip\'oteses para m\'edia e propor\c{c}\~ao de uma 
popula\c{c}\~ao.

6. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: diagrama de dispers\~ao. Coeficiente de Correla\c{c}\~ao Linear. Reta de 
regress\~ao e predi\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Apresenta\c{c}\~ao inicial da disciplina (2 horas/aula);\\

2. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes sobre amostragem (6 horas/aula);\\

3. Estat\'{\i}stica Descritiva (8 horas/aula);\\

4. Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria de Conjuntos. Conceitos b\'asicos de probabilidade (12 horas/aula);\\
 
5. Vari\'aveis Aleat\'orias (12 horas/aula);\\

6. Infer\^encia Estat\'{\i}stica (12 horas/aula);\\

7. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples (6 horas/aula);\\

9. CONPEEX (2 horas/aula);\\

8. Avalia\c{c}\~oes (4 horas/aula).
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  O objetivo do curso \'e fornecer uma linguagem matem\'atica de forma clara e acess\'{\i}vel, capacitando os estudantes a 
utilizar as ferramentas de probabilidade e estat\'{\i}stica tanto em situa\c{c}\~oes te\'oricas quanto pr\'aticas, que possam surgir 
ao longo do curso e em sua futura atua\c{c}\~ao profissional.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Ao final do curso, espera-se que o discente:

• Seja capaz de calcular probabilidades;
• Utilizar os conceitos de estat\'{\i}stica descritiva na resolu\c{c}\~ao de problemas relacionados \`a sua \'area de forma\c{c}\~ao;
• Elaborar relat\'orios resumidos de conjuntos de dados, destacando as principais caracter\'{\i}sticas observadas;
• Obter estimativas pontuais e intervalares para os par\^ametros de m\'edia e propor\c{c}\~ao;
• Aplicar os principais conceitos de testes de hip\'oteses em problemas pertinentes \`a sua \'area de atua\c{c}\~ao.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao ministradas de forma expositiva e dialogada, utilizando tanto ferramentas computacionais quanto 
quadro e giz. Para estimular a participa\c{c}\~ao dos acad\^emicos, ser\~ao propostos exerc\'{\i}cios, leituras guiadas e discuss\~oes 
sobre a teoria apresentada al\'em de metodologias ativas e a produ\c{c}\~ao de um texto cient\'{\i}fico em grupos. Ser\~ao 
disponibilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos estudantes. A 
avalia\c{c}\~ao do aprendizado ser\'a realizada por meio de duas provas, nas quais os alunos ser\~ao incentivados a 
demonstrar os conhecimentos adquiridos, resolvendo problemas tanto em sala de aula quanto fora dela.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas avalia\c{c}\~oes individuais, escritas e sem consulta, chamadas P1 e P2, ao longo do curso, com as 
seguintes datas: P1 em 16/10/2024 e P2 em 16/12/2024. Os resultados ser\~ao disponibilizados no portal do aluno. 
Cada avalia\c{c}\~ao cobrir\'a todo o conte\'udo ministrado at\'e a pen\'ultima aula anterior \`a respectiva prova. A m\'edia final 
(MF), que ser\'a divulgada ao final do curso, ser\'a calculada pela m\'edia aritm\'etica das notas de P1 e P2. Para 
aprova\c{c}\~ao, \'e necess\'ario que a MF seja igual ou superior a 6,0 (seis) e que o percentual de frequ\^encia do aluno seja 
de pelo menos 75\%. As notas estar\~ao dispon\'{\i}veis no sistema SIGAA.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \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, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010.

\textbf{[3]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ROSS, S. Probabilidade. Um curso moderno com aplica\c{c}\~oes. 8 ed. Porto Alegre Bookman, 2010.

\textbf{[2]:} MORETTIN, L. G. Estat\'{\i}stica b\'asica probabilidade e infer\^encia. S\~ao Paulo Prentice Hall, 2010.

\textbf{[3]:} DANTAS, C.A. B. Probabilidade um curso introdut\'orio. 3 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2008.

\textbf{[4]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica b\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2010.

\textbf{[5]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a estat\'{\i}stica. 10 ed. Rio de Janeiro LTC, 2008.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \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. (B1)

\textbf{[2]:} MAGALH\~AES, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010. (B2)

\textbf{[3]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969. (B3)
}


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

\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & 4$^a$. Feira - 19:30 - 20:30 Sala na Faculdade de Engenharia\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Ana Paula Faria Machado. & Email: anapaulafaria@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Mario Jose De Souza}\end{center}


