\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) Eder Angelo Milani}\\
    \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:} & 2023.1 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0402
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica Computacional}
         &
         \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:}
         &
         24t34
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  M\'etodos para gerar vari\'aveis aleat\'orias. Estima\c{c}\~ao de densidades utilizando kernel. Algoritmos de otimiza\c{c}\~ao aplicados em infer\^encia. M\'etodos de Monte Carlo para integra\c{c}\~ao e em infer\^encia. M\'etodos Bootstrap em infer\^encia.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. M\'etodos para gerar vari\'aveis aleat\'orias: M\'etodos da transformada inversa, caso cont\'{\i}nuo e
discreto. M\'etodo da aceita\c{c}\~ao/rejei\c{c}\~ao, M\'etodos de Transforma\c{c}\~ao de Vari\'aveis. Simular
distribui\c{c}\~oes multivariadas. \\
2. Estima\c{c}\~ao de densidades utilizando kernel: Histograma como estimador de densidade n\~ao
param\'etrica, Regra de Sturges, Regra de Scott. Estima\c{c}\~ao de densidade n\~ao param\'etrica kernel.
Fun\c{c}\~oes kernel. \\
3. Algoritmos de otimiza\c{c}\~ao aplicados em infer\^encia: Newton-Raphson e outros. \\
4. M\'etodos de Monte Carlo para integra\c{c}\~ao e em infer\^encia: Integral de Monte de Carlo, 
Estima\c{c}\~ao do erro quadr\'atico m\'edio, do erro Tipo I e do poder do teste via Monte Carlo. \\
5. M\'etodos Bootstrap em infer\^encia: Bootstrap, Intervalos de Confian\c{c}a Bootstrap e Jacknife.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao do plano de ensino - 2 horas aulas \\
M\'etodos para gerar vari\'aveis aleat\'orias - 12 horas aulas \\
Estima\c{c}\~ao de densidades utilizando kernel - 8 horas aula \\
Algoritmos de otimiza\c{c}\~ao aplicados em infer\^encia - 10 horas aula \\
M\'etodos de Monte Carlo para integra\c{c}\~ao e em infer\^encia - 16 horas aula \\
M\'etodos Bootstrap em infer\^encia - 10 horas aula \\
Avalia\c{c}\~ao - 6 Aulas
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Conhecer os conceitos computacionais b\'asicos e saber aplic\'a-los em um software
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Saber aplicar os conceitos b\'asicos, tais como: gera\c{c}\~ao de valores aleat\'orios, estima\c{c}\~ao de densidades, otimiza\c{c}\~ao num\'erica, 
m\'etodos b\'asicos de Monte Carlo e m\'etodos de reamostragem.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas com uso de recursos computacionais para auxiliar na compreens\~ao dos t\'opicos abordados. \\
O software R ser\'a utilizado nas aulas de laborat\'orio. \\
Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, que cobrir\~ao a mat\'eria ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. O objetivo das listas 
\'e 
criar o h\'abito do estudo frequente e a an\'alise dos conte\'udos abordados, al\'em de promover o desenvolvimento de habilidades 
e 
incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao de problemas e refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos.\\
O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico. \\
Recursos tecnol\'ogicos de plataformas institucionais, tais como SIGAA e Google, poder\~ao ser utilizados para divulga\c{c}\~ao de 
material did\'atico e atividades avaliativas. \\
O material did\'atico produzido e fornecido pelo docente deve ser utilizado apenas para fins educacionais na disciplina e n\~ao 
poder\~ao ser divulgados ao p\'ublico externo.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A M\'edia Final (MF) ser\'a composta por tr\^es notas, sendo elas: duas provas (P1 e P2) e um semin\'ario (S). A nota do semin\'ario 
ser\'a decomposta em duas partes, relat\'orio e apresenta\c{c}\~ao, de igual peso. As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes s\~ao: \\
(i) P1 - 31/05/2023; \\
(ii) P2 - 14/08/2023; \\
(iii) Semin\'ario – no decorrer do semestre \\
A m\'edia final \'e dada por MF = (P1+P2+S)/3. \\

Observa\c{c}\~oes: \\
As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais altera\c{c}\~oes; \\
A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0 (dez); \\
O conte\'udo da prova ser\'a aquele abordado at\'e a aula imediatamente antes da avalia\c{c}\~ao; \\
Durante a apresenta\c{c}\~ao do semin\'ario poder\~ao ser feitas perguntas, tanto pelo professor quanto por alunos da disciplina;\\
Ap\'os a corre\c{c}\~ao das atividades avaliativas, as notas ser\~ao lan\c{c}adas no SIGAA; \\
A pr\'oxima avalia\c{c}\~ao s\'o poder\'a ocorrer depois de no m\'{\i}nimo 4 dias ap\'os a divulga\c{c}\~ao da nota da avalia\c{c}\~ao anterior; \\
Ao t\'ermino do semestre, a m\'edia final ser\'a depositada no SIGAA; \\
Solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas. \\
O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75\% e a m\'edia final for igual ou superior a 6,0 pontos. \\
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} RIZZO, M. Statistical Computing with R. Chapman amp; Hall, New York, 2007.

\textbf{[2]:} ROSS, S. Simulation, 4 ed. Academic Press, 2006.

\textbf{[3]:} EFRON, B; TIBSHIRANI, R. F. An Introdution to the Bootstrap. Chapman Hall, 1993.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} RIPLEY. Stochastic Simulation,. John Wiley amp; Sons, London, 1987.

\textbf{[2]:} GENTLE, J. E. Elements of Computational Statistics. Springer, 2005.

\textbf{[3]:} GIVENS, G. H. AMP; HOETING, J. A. Computational Statistics. John Wiley amp; Sons, London, 2005.

\textbf{[4]:} JONES, O, M. R. A. R. A. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. CRC Press, New York, 2009.

\textbf{[5]:} GAMERMAN, D. Markov Chain Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Chapman and HallCRC, New York, 1998.

\textbf{[6]:} ROUSSAS, G. An Introduction to Probability and Statistical Inference. Academic P THISTED, R. A. Elements of Statistical Computing Numerical Computation. Chapman and Hall, New York and London, 1988.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} RIZZO, M. Statistical Computing with R. Chapman amp; Hall, New York, 2007.

\textbf{[2]:} ROSS, S. Simulation, 4 ed. Academic Press, 2006.
}


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

   2$^a$ & T3 & 105, CAA (50)\\
   2$^a$ & T4 & 105, CAA (50)\\
   4$^a$ & T3 & 105, CAA (50)\\
   4$^a$ & T4 & 105, CAA (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 - 14h30h \`as 15h30 - sala 107 do IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Eder Angelo Milani. & Email: edermilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Paulo Henrique De Azevedo Rodrigues}\end{center}


