\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:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0409
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{T\'opicos Em Estat\'{\i}stica I}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/16
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         35T56
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Valdivino Vargas Junior
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Aplica\c{c}\~oes de Estat\'{\i}stica e Probabilidade no contexto esportivo. T\'ecnicas de simula\c{c}\~ao computacional e o 
M\'etodo de Monte Carlo. Modelos probabil\'{\i}sticos e estat\'{\i}sticos de previs\~ao com \^enfase em Futebol. 
Introdu\c{c}\~ao aos algoritmos de aprendizado de m\'aquina aplicados a dados esportivos. Modelos 
supervisionados: Regress\~ao Linear e Regress\~ao Log\'{\i}stica. M\'etodos n\~ao supervisionados: An\'alise de 
Agrupamentos e An\'alise de Componentes Principais (PCA). Constru\c{c}\~ao e avalia\c{c}\~ao de \'{\i}ndices e m\'etricas 
de desempenho esportivo.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Fundamentos de Estat\'{\i}stica e Probabilidade no Esporte: Estat\'{\i}stica descritiva, probabilidade e infer\^encia 
aplicadas ao esporte.

2. Simula\c{c}\~ao Computacional e M\'etodo de Monte Carlo: Gera\c{c}\~ao de n\'umeros aleat\'orios. Simula\c{c}\~ao de 
experimentos probabil\'{\i}sticos. Conceitos do M\'etodo de Monte Carlo. Aplica\c{c}\~oes em previs\~ao de 
resultados esportivos. Avalia\c{c}\~ao de cen\'arios e estimativa de probabilidades.

3. Modelos Probabil\'{\i}sticos para Futebol: Probabilidade de resultados (vit\'oria, empate e derrota). Modelos 
de expectativa de gols (xG). Avalia\c{c}\~ao de desempenho ofensivo e defensivo. Limita\c{c}\~oes dos modelos 
probabil\'{\i}sticos.

4. Introdu\c{c}\~ao ao Aprendizado de M\'aquina aplicado ao Esporte: Conceitos fundamentais de aprendizado 
supervisionado e n\~ao supervisionado. Divis\~ao de dados em treino e teste.

5. Modelos Supervisionados: Regress\~ao Linear: formula\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao dos coeficientes. 
Aplica\c{c}\~oes em desempenho esportivo. Regress\~ao Log\'{\i}stica: modelagem de vari\'aveis bin\'arias. 
Interpreta\c{c}\~ao probabil\'{\i}stica. Aplica\c{c}\~oes na previs\~ao de resultados.

6. M\'etodos N\~ao Supervisionados: An\'alise de Agrupamentos (Clusteriza\c{c}\~ao): m\'etodos hier\'arquicos e k-
means. Identifica\c{c}\~ao de perfis de jogadores e equipes. An\'alise de Componentes Principais (PCA): redu\c{c}\~ao 
de dimensionalidade. Interpreta\c{c}\~ao de componentes principais. Aplica\c{c}\~oes em m\'etricas esportivas.

7. Constru\c{c}\~ao e Avalia\c{c}\~ao de M\'etricas Esportivas: Indicadores de desempenho. Normaliza\c{c}\~ao de vari\'aveis. 
Constru\c{c}\~ao de \'{\i}ndices compostos. Valida\c{c}\~ao estat\'{\i}stica de m\'etricas. An\'alise comparativa entre jogadores 
e equipes.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Fundamentos de Estat\'{\i}stica e Probabilidade no Esporte ( 6 aulas)

2. Simula\c{c}\~ao Computacional e M\'etodo de Monte Carlo (8 aulas)

3. Modelos Probabil\'{\i}sticos para Futebol ( 10 aulas)

4. Introdu\c{c}\~ao ao Aprendizado de M\'aquina aplicado ao Esporte ( 8 aulas)

5. Modelos Supervisionados (10 aulas)

6. M\'etodos N\~ao Supervisionados ( 10 aulas)

7. Constru\c{c}\~ao e Avalia\c{c}\~ao de M\'etricas Esportivas (12 aulas)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Compreender os fundamentos de Estat\'{\i}stica e Probabilidade aplicados ao contexto esportivo.

Desenvolver a capacidade de analisar dados esportivos de forma descritiva e inferencial.

Aplicar modelos probabil\'{\i}sticos na previs\~ao de resultados, com \^enfase no futebol.

Utilizar t\'ecnicas de simula\c{c}\~ao computacional, incluindo o M\'etodo de Monte Carlo.

Interpretar e construir modelos estat\'{\i}sticos para an\'alise de desempenho esportivo.

Introduzir conceitos fundamentais de aprendizado de m\'aquina aplicados ao esporte.

Implementar modelos supervisionados, como Regress\~ao Linear e Regress\~ao Log\'{\i}stica.

Aplicar m\'etodos n\~ao supervisionados, como An\'alise de Agrupamentos e PCA.

Construir e validar \'{\i}ndices e m\'etricas de desempenho esportivo.

Desenvolver pensamento cr\'{\i}tico na avalia\c{c}\~ao de modelos preditivos e indicadores estat\'{\i}sticos no esporte.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Aplicar conceitos de estat\'{\i}stica e probabilidade na modelagem e an\'alise de eventos esportivos, com \^enfase no 
futebol.

Utilizar t\'ecnicas de simula\c{c}\~ao computacional e o M\'etodo de Monte Carlo para estimar resultados e avaliar 
cen\'arios competitivos.

Construir modelos probabil\'{\i}sticos para previs\~ao de partidas e desempenho de equipes ao longo de temporadas.
Implementar algoritmos introdut\'orios de aprendizado de m\'aquina aplicados a dados esportivos.

Desenvolver modelos supervisionados, como Regress\~ao Linear e Regress\~ao Log\'{\i}stica, para previs\~ao e an\'alise de 
resultados.

Aplicar m\'etodos n\~ao supervisionados, como An\'alise de Agrupamentos e PCA, para identifica\c{c}\~ao de padr\~oes e 
perfis de desempenho.

Construir, padronizar e validar \'{\i}ndices e m\'etricas de desempenho esportivo.

Avaliar a qualidade e o poder preditivo dos modelos por meio de m\'etricas estat\'{\i}sticas apropriadas.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  A metodologia ser\'a baseada em aulas expositivas dialogadas, com utiliza\c{c}\~ao de computadores e quadro-branco 
para desenvolvimento conceitual e resolu\c{c}\~ao de exemplos. Ser\~ao utilizados slides para apresenta\c{c}\~ao estruturada 
dos conte\'udos te\'oricos e aplica\c{c}\~oes pr\'aticas. Haver\'a exposi\c{c}\~ao e discuss\~ao de exemplos reais de classifica\c{c}\~ao e 
avalia\c{c}\~ao de desempenho de jogadores a partir de m\'etricas estat\'{\i}sticas. Tamb\'em ser\~ao discutidas as 
performances 
de equipes a partir de seus hist\'oricos e resultados ao longo de temporadas, analisando padr\~oes, tend\^encias e 
consist\^encia competitiva. Ser\~ao realizadas an\'alises de resultados obtidos por modelos estat\'{\i}sticos e de 
aprendizado 
de m\'aquina. As turmas ser\~ao divididas em grupos para desenvolvimento de trabalhos pr\'aticos com dados 
esportivos. As atividades incluir\~ao interpreta\c{c}\~ao de resultados, compara\c{c}\~ao de modelos e constru\c{c}\~ao de 
m\'etricas. 
Os grupos apresentar\~ao seus resultados, promovendo debate cr\'{\i}tico e integra\c{c}\~ao entre teoria e pr\'atica. Cabe 
salientar que h\'a uma observa\c{c}\~ao a ser feita com rela\c{c}\~ao \`as bibliografias: parte delas \'e espec\'{\i}fica do tema em 
estudo, o qual ser\'a desenvolvido pelos alunos. Por essa raz\~ao, n\~ao h\'a exemplares dispon\'{\i}veis na biblioteca f\'{\i}sica. 
Contudo, grande parte desse material encontra-se acess\'{\i}vel em ambiente virtual. 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.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas atividades avaliativas em grupo e individual ao longo do per\'{\i}odo letivo. A turma ser\'a dividida 
em 
tr\^es equipes, que desenvolver\~ao tr\^es trabalhos pr\'aticos.

As entregas de trabalhos escritos ocorrer\~ao nas seguintes datas: 30 de abril de 2026, 28 de maio de 2026 e 30 de 
junho de 2026. Em cada 
uma dessas datas, os grupos dever\~ao realizar uma apresenta\c{c}\~ao dos respectivos trabalhos. Haver\'a tamb\'em 
apresenta\c{c}\~oes peri\'odicas nas aulas. Os alunos ser\~ao avaliados continuamente.

A avalia\c{c}\~ao ser\'a composta pela nota do trabalho escrito (Tᵢ) e pela nota individual de apresenta\c{c}\~oes (Aᵢ), 
correspondente a cada etapa.

A M\'edia Final (MF) ser\'a calculada de acordo com a seguinte f\'ormula:

MF = (T1+A1+T2+A2+T3+A3)/6,
em que Ti representa a nota do i-\'esimo trabalho em grupo e Aᵢ representa a nota individual das apresenta\c{c}\~oes 
relativas ao i-\'esimo trabalho. 

A Nota Ai ser\'a constru\'{\i}da da seguinte forma. 30% ser\'a referente a participa\c{c}\~ao do aluno em aula , observando a 
realiza\c{c}\~ao das atividades em sala (apresenta\c{c}\~ao de interesse e proatividade nas atividades de sala) . 30% ser\'a 
referente ao envio de atividades que forem solicitadas em aula (apresenta\c{c}\~ao de atividades). 40% ser\'a relativo a 
apresenta\c{c}\~ao em semin\'ario do trabalho escrito entregue.

OBSERVA\c{C}\~OES: 

1. N\~ao haver\'a apresenta\c{c}\~ao substitutiva para o aluno que perder as apresenta\c{c}\~oes, exceto
com aus\^encia justificada, de acordo com o RGCG. Neste caso, o aluno far\'a apresenta\c{c}\~ao de
reposi\c{c}\~ao com data a ser definida pelo professor;

2. O aluno com frequ\^encia igual ou superior a 75 % ser\'a aprovado se a m\'edia final for igual ou
superior a 6,0 (seis) pontos;

3. Independente da nota, o aluno que n\~ao tiver frequ\^encia igual ou superior 75 %, isto \'e,
frequentado no m\'{\i}nimo 48 aulas, ser\'a reprovado por falta.

4. As datas das entregas e apresenta\c{c}\~oes poder\~ao sofrer altera\c{c}\~oes caso o professor julgue necess\'ario.

5. As notas parciais dos trabalhos escritos ser\~ao divulgadas no SIGAA.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} ARTES, R.; BARROSO, L.P. M\'etodos multivariados de an\'alise estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo: Editora da 
Universidade de S\~ao Paulo, 2013.

\textbf{[2]:} FERREIRA, D.F. Estat\'{\i}stica Multivariada. Editora Ua, 2aedi\c{c}\~ao, 2011.

\textbf{[3]:} JOHNSON R. A., WICHERN D.W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, 6th ed., 2007.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} BERGMEIR, C.; BENITEZ, J. M. On the use of cross-validation for time series predictor evaluation. 
Information Sciences, Elsevier, v. 191, p. 192–213, 2012.

\textbf{[2]:} DIXON, M. J.; COLES, S. G. Modelling association football scores and inefficiencies in the football betting 
market. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), Wiley Online Library, v. 46, n. 
2, p. 265–280, 1997.

\textbf{[3]:} KUHNERT, F. V.; POSSATO, P. N. Modelo para predi\c{c}\~ao dos resultados de partidas de futebol. Trabalho de 
Conclus\~ao de Curso (Bacharelado em Ci\^encia da Computa\c{c}\~ao). 2023.

\textbf{[4]:} LIMA, B. N. B. d. et al. Probabilidades no futebol. Revista Matem\'atica Universit\'aria, n. 48/49, p. artigo 02, 
2010.

\textbf{[5]:} MAHER, M. J. Modelling association football scores. Statistica Neerlandica, Wiley Online Library, v. 36, n. 3, 
p. 109–118, 1982.

\textbf{[6]:} RAMOS, L. F. P.; LEMOS, H. C. F.; BATISTA, B. D. d. O. Modelagem Matem\'atica para Previs\~ao de Jogos de 
Futebol. Disserta\c{c}\~ao (Mestrado) — Mestrado Profissional em Matem\'atica PROFMAT, Universidade Federal 
de S\~ao J\~oa o Del-Rei - UFSJ, 2019.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} JOHNSON R. A., WICHERN D.W., Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice-Hall, 6th ed., 2007. (B3)

\textbf{[2]:} ARTES, R.; BARROSO, L.P. M\'etodos multivariados de an\'alise estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo: Editora da 
Universidade de S\~ao Paulo, 2013. (B1)

\textbf{[3]:} FERREIRA, D.F. Estat\'{\i}stica Multivariada. Editora Ua, 2aedi\c{c}\~ao, 2011. (B2)
}


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

   3$^a$ & T5 & 105, CAB (24)\\
   3$^a$ & T6 & 105, CAB (24)\\
   5$^a$ & T5 & 105, CAB (24)\\
   5$^a$ & T6 & 105, CAB (24)\\
\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: 11:00-12:20\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Valdivino Vargas Junior. & Email: vvjunior@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Valdivino Vargas Junior}\end{center}


