\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:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0395
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{M\'etodos N\~ao Param\'etricos}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         32/32
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         35T34
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Tatiane Ferreira Do Nascimento Melo Da Silva
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Introdu\c{c}\~ao aos m\'etodos n\~ao param\'etricos. Testes de hip\'oteses n\~ao param\'etricos: para amostra \'unica, para duas amostras dependentes e independentes, testes para k amostras dependentes e independentes. An\'alise de correla\c{c}\~ao n\~ao param\'etrica: coeficientes e testes. Aplica\c{c}\~oes em dados socioambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao: conceitos b\'asicos em M\'etodos N\~ao Param\'etricos. \\
2. Testes aplic\'aveis a uma amostra: teste de Qui-quadrado para ader\^encia, teste de Kolmogorov-Smirnov, 
teste de Shapiro-Wilk para normalidade, aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
3. Testes aplic\'aveis a duas amostras pareadas: teste dos sinais, teste de McNemar, teste de Wilcoxon, 
aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
4. Testes aplic\'aveis a duas amostras independentes: teste Qui-quadrado (independ\^encia e 
homogeneidade), teste exato de Fisher, teste da Mediana, teste de Mann-Whitney, teste de Kolmogorov-
Smirnov, aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
5. Testes aplic\'aveis a k amostras pareadas: teste de Cochran, teste de Friedman e compara\c{c}\~oes m\'ultiplas, 
aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
6. Testes aplic\'aveis a k amostras independentes: teste de Kruskal-Wallis e compara\c{c}\~oes m\'ultiplas, 
aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
7. An\'alise de correla\c{c}\~ao: coeficiente de correla\c{c}\~ao de Pearson; coeficiente e teste de Spearman, 
coeficiente e teste de Kendall, aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional. \\
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  O conte\'udo da disciplina ser\'a desenvolvido da seguinte forma, incluindo as 
aulas te\'oricas e pr\'aticas:

\begin{itemize}
\item{Conceitos b\'asicos em M\'etodos N\~ao Param\'etricos (6 horas/aula)}
\item{Testes aplic\'aveis a uma amostra (10 horas/aula)}
\item{Testes aplic\'aveis a duas amostras pareadas (10 horas/aula)}
\item{Testes aplic\'aveis a duas amostras independentes (12 horas/aula)}
\item{Testes aplic\'aveis a k amostras pareadas (6 horas/aula)}
\item{Testes aplic\'aveis a k amostras independentes (6 horas/aula)}
\item{An\'alise de correla\c{c}\~ao (6 horas/aula)}
\item{ENGOPE - 22 de outubro (2 horas/aula)}
\item{Avalia\c{c}\~oes (6 horas/aula)}
\end{itemize}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  \vspace{0.3cm}
Ao final da disciplina, espera-se que o(a) discente seja capaz de selecionar, aplicar e interpretar m\'etodos estat\'{\i}sticos 
n\~ao param\'etricos adequados a diferentes problemas de an\'alise de dados, compreendendo seus fundamentos te\'oricos, 
pressupostos, limita\c{c}\~oes e aplica\c{c}\~oes, bem como utilizar o software R para realizar an\'alises e interpretar criticamente 
os resultados obtidos.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \vspace{0.3cm}

Ao final da disciplina, o(a) discente dever\'a ser capaz de:

\begin{itemize}

\item compreender os fundamentos dos m\'etodos estat\'{\i}sticos n\~ao param\'etricos e suas diferen\c{c}as em rela\c{c}\~ao aos 
m\'etodos param\'etricos;

\item identificar situa\c{c}\~oes em que os m\'etodos n\~ao param\'etricos s\~ao mais adequados para a an\'alise de dados;

\item aplicar testes n\~ao param\'etricos para uma amostra, duas amostras dependentes e independentes e para 
m\'ultiplas amostras;

\item realizar an\'alises de correla\c{c}\~ao n\~ao param\'etrica utilizando os coeficientes de Spearman e Kendall;

\item utilizar o software R para implementar m\'etodos n\~ao param\'etricos e interpretar os resultados;

\item interpretar os resultados das an\'alises estat\'{\i}sticas e comunicar suas conclus\~oes de forma clara e 
fundamentada.
\end{itemize}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \vspace{0.3cm}
A disciplina ser\'a desenvolvida por meio de aulas expositivas dialogadas, resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e atividades pr\'aticas 
em laborat\'orio de inform\'atica, com \^enfase na utiliza\c{c}\~ao do software R para a implementa\c{c}\~ao de m\'etodos n\~ao 
param\'etricos, an\'alise de dados e interpreta\c{c}\~ao de resultados provenientes de situa\c{c}\~oes reais. Ao longo do semestre, 
ser\~ao propostas atividades que promovam o desenvolvimento do racioc\'{\i}nio estat\'{\i}stico, da capacidade de selecionar e 
aplicar adequadamente os testes n\~ao param\'etricos, bem como da an\'alise cr\'{\i}tica e da interpreta\c{c}\~ao dos resultados 
obtidos, considerando os pressupostos, limita\c{c}\~oes e aplica\c{c}\~oes de cada m\'etodo.

\vspace{0.3cm}
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.

\vspace{0.3cm}
Como estrat\'egia de apoio ao processo de ensino e aprendizagem, reconhece-se o potencial das ferramentas de 
Intelig\^encia Artificial (IA). A docente poder\'a utiliz\'a-las na elabora\c{c}\~ao de materiais did\'aticos, como apresenta\c{c}\~oes, 
propostas de exerc\'{\i}cios e atividades pedag\'ogicas, visando otimizar o planejamento das aulas e ampliar as 
possibilidades de explora\c{c}\~ao dos conte\'udos da disciplina.

\vspace{0.3cm}
Nas atividades avaliativas, n\~ao ser\'a permitida a utiliza\c{c}\~ao de ferramentas de Intelig\^encia Artificial, salvo quando 
houver autoriza\c{c}\~ao expressa da docente e a atividade tiver sido planejada para esse fim.

\vspace{0.3cm}
Nas demais atividades acad\^emicas, o uso de ferramentas de IA ser\'a permitido exclusivamente como recurso 
complementar ao processo de aprendizagem, devendo ocorrer de forma \'etica, cr\'{\i}tica e respons\'avel. Essas 
ferramentas poder\~ao ser empregadas para esclarecer d\'uvidas, sugerir estrat\'egias de resolu\c{c}\~ao, apoiar a 
compreens\~ao de conceitos ou auxiliar na explora\c{c}\~ao inicial de problemas, mas n\~ao dever\~ao substituir o racioc\'{\i}nio, a 
an\'alise cr\'{\i}tica ou a produ\c{c}\~ao intelectual do discente, nem ser utilizadas para a elabora\c{c}\~ao integral das atividades 
propostas.

\vspace{0.3cm}
O uso da IA dever\'a estar em conformidade com o Guia de Integridade Acad\^emica da Universidade Federal de Goi\'as 
(UFG). Cabe ao discente revisar, validar e assumir integral responsabilidade por todo material produzido com aux\'{\i}lio 
dessas ferramentas, confrontando-o com a bibliografia recomendada e verificando a corre\c{c}\~ao, a consist\^encia e a 
adequa\c{c}\~ao das informa\c{c}\~oes antes de sua utiliza\c{c}\~ao ou entrega.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{enumerate}

\item A avalia\c{c}\~ao da aprendizagem ser\'a composta por tr\^es atividades avaliativas, de natureza te\'orica e/ou pr\'atica 
(computacional). As datas de realiza\c{c}\~ao das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas oportunamente pela docente.

\item A M\'edia Final ($M_F$) ser\'a calculada por meio da m\'edia ponderada das notas obtidas nas tr\^es atividades 
avaliativas, $A_1$ (primeira atividade), $A_2$ (segunda atividade) e $A_3$ (terceira atividade), conforme a express\~ao:
\[
M_F=\frac{2A_1+3A_2+3A_3}{8}.
\]

\item As notas das atividades avaliativas ser\~ao divulgadas no SIGAA com anteced\^encia m\'{\i}nima de quatro (4) dias 
letivos em rela\c{c}\~ao \`a avalia\c{c}\~ao subsequente.

\item As notas parciais ser\~ao disponibilizadas aos discentes no SIGAA por meio de arquivo em formato PDF.

\item A M\'edia Final ($M_F$) ser\'a registrada e disponibilizada diretamente no SIGAA.

\item Ser\'a assegurado o direito \`a avalia\c{c}\~ao de segunda chamada ao(\`a) discente que deixar de comparecer a uma 
atividade avaliativa, desde que apresente justificativa nos casos previstos pelo Regulamento Geral dos Cursos de 
Gradua\c{c}\~ao (RGCG/UFG). Nessa situa\c{c}\~ao, ser\'a aplicada uma avalia\c{c}\~ao substitutiva, em data e hor\'ario previamente 
definidos pela docente.

\item Durante as aulas e as atividades avaliativas, n\~ao ser\'a permitido o uso de telefones celulares ou de quaisquer 
outros dispositivos eletr\^onicos (tablets, notebooks, smartwatches, entre outros), exceto quando sua utiliza\c{c}\~ao for 
previamente autorizada pela docente para a realiza\c{c}\~ao de atividades espec\'{\i}ficas.

\item Ser\'a considerado(a) aprovado(a) o(a) discente que obtiver M\'edia Final ($M_F$) igual ou superior a 6,0 (seis) e 
frequ\^encia m\'{\i}nima de 75\% da carga hor\'aria da disciplina, conforme previsto no RGCG/UFG. O n\~ao atendimento a 
qualquer um desses requisitos implicar\'a reprova\c{c}\~ao na disciplina.

\end{enumerate}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} CONOVER W. J., Practical Nonparametric Statistics, 3a Ed., Wiley, 1999.

\textbf{[2]:} GIBBONS, J.D.; CHAKRABORTI, S.; Nonparametric Statistical Inference, 5a Edi\c{c}\~ao, Editora: CRC PRESS, 2009.

\textbf{[3]:} HARDLE, W. Smoothing Techniques with implementation in S. Chapman and Hall/CRC; 5a edi\c{c}\~ao, 2010.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} SIEGEL, S.e CASTELLAN, Jr, N. J., Nonparametric Statistics for The Behavioral Sciences, McGraw-Hill,1988.

\textbf{[2]:} SMEETON, N.C.; SPRENT, P. Applied Nonparametric Statistical Methods. Editora: IE-CRC PRESS, 4a edi\c{c}\~ao, 
2000.

\textbf{[3]:} SIEGEL, S.e CASTELLAN, Jr, N. J. Estat\'{\i}stica n\~ao-param\'etrica: para as ci\^encias do comportamento. 2a ed. 
S\~ao Paulo: Bookman, 2006.

\textbf{[4]:} PURI, M.L. Nonparametric Techniques In Statistical Inference. Editora: CAMBRIDGE - PRINT ON
SILVERMAN B. W. Density Estimation: for statistics and data analysis. Chapman \& Hall,
1986.

\textbf{[5]:} HOLLANDER, M. e WOLFE, D.A., Nonparametric Statistical Methods, 2 ed , Wiley-Interscience, 1999.

\textbf{[6]:} BOWMAN, A. W.; AZZALINI, A.., Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel approach 
with S-Plus Illustrations. Oxford University Press, 1997.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} CONOVER W. J., Practical Nonparametric Statistics, 3a Ed., Wiley, 1999. (B1)

\textbf{[2]:} GIBBONS, J.D.; CHAKRABORTI, S.; Nonparametric Statistical Inference, 5a Edi\c{c}\~ao, Editora: CRC PRESS, 2009. (B2)

\textbf{[3]:} HARDLE, W. Smoothing Techniques with implementation in S. Chapman and Hall/CRC; 5a edi\c{c}\~ao, 2010. (B3)
}


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

   3$^a$ & T3 & 303, CAA (50)\\
   3$^a$ & T4 & 303, CAA (50)\\
   5$^a$ & T3 & 153, INF (33)\\
   5$^a$ & T4 & 153, INF (33)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Segunda-feira das 10h30m at\'e 11h30m, sala 109 (IME)\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Tatiane Ferreira Do Nascimento Melo Da Silva. & Email: tmelo@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Tatiane Ferreira Do Nascimento Melo Da Silva}\end{center}


