\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) Cynthia Arantes Vieira Tojeiro}\\
    \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:} & 2023.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0438
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Modelos De Regress\~ao 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) Cynthia Arantes Vieira Tojeiro
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Modelo de regress\~ao linear simples e m\'ultipla. Modelos de posto incompleto. M\'etodos de Sele\c{c}\~ao de Vari\'aveis. An\'alise de diagn\'ostico. Modelos com Heterocedasticidade. Multicolinearidade. Aplica\c{c}\~oes em dados socioambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Modelo de Regress\~ao Linear Simples (MRLS): Estima\c{c}\~ao dos par\^ametros do modelo, Infer\^encia sobre os 
par\^ametros do modelo, An\'alise residual e Estima\c{c}\~ao; \\
2. Modelo de Regress\~ao Linear M\'ultipla (MRLM): Estima\c{c}\~ao dos par\^ametros do modelo, Infer\^encia sobre 
os par\^ametros do modelo, An\'alise residual, Crit\'erios para sele\c{c}\~ao de modelos. \\
3. Modelos de posto incompleto (ANOVA). \\
4. O problema de Colinearidade: Modelo de regress\~ao Ridge. \\
5. O problema da Heterocedasticidade: Teste de heterocedasticidade de Breusch-Pagan e teste de
White; \\
6. Aplica\c{c}\~oes em dados s\'ocio-ambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas. \\
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{enumerate}
\item Modelo de Regress\~ao Linear Simples (MRLS): Estima\c{c}\~ao dos par\^ametros do 
modelo, Infer\^encia sobre os
par\^ametros do modelo, An\'alise residual e Estima\c{c}\~ao (32 horas / aula )
\item Modelo de Regress\~ao Linear M\'ultipla (MRLM): Estima\c{c}\~ao dos par\^ametros do 
modelo, Infer\^encia sobre
os par\^ametros do modelo, An\'alise residual, Crit\'erios para sele\c{c}\~ao de modelos. (32 horas 
/ aula )
\item Modelos de posto incompleto (ANOVA). (8 horas / aula )
\item O problema de Colinearidade: Modelo de regress\~ao Ridge. (8 horas / aula)
\item O problema da Heterocedasticidade: Teste de heterocedasticidade de Breusch-
Pagan e teste de
White; (8 horas / aula)
\end{enumerate}

6. Aplica\c{c}\~oes em dados s\'ocio-ambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas. (8 horas / aula)
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Proporcionar ao aluno conhecimento te\'orico-pr\'atico para a an\'alise de regress\~ao
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Espera-se que ao t\'ermino do curso o aluno esteja apto a:
\begin{itemize}
\item compreender os fundamentos te\'oricos de uma an\'alise de regress\~ao (infer\^encia e 
diagn\'ostico);
\item identificar qual modelo de regress\~ao ajusta-se melhor aos dados;
\item interpretar resultados oriundos de uma an\'alise de regress\~ao.
\end{itemize}
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \begin{enumerate}
\item Aulas expositivas por meio de quadro branco para as aulas te\'oricas. Aulas com 
uso de software estat\'{\i}stico R para as
aulas pr\'aticas.
\item Poder\~ao ser utilizados recursos 
computacionais, quando da necessidade de protocolos sanit\'arios e outros. 
\item O est\'{\i}mulo \`a participa\c{c}\~ao dos/as discentes ser\'a feito por meio da resolu\c{c}\~ao de 
exerc\'{\i}cios e de discuss\~oes a respeito da teoria ministrada. 
\item Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o 
conhecimento dos/das discentes. 
\item As avalia\c{c}\~oes (avalia\c{c}\~oes orais e/ou computacionais) ser\~ao realizadas em provas, 
semin\'arios e trabalhos, cujas datas ser\~ao definidas previamente no in\'{\i}cio do curso, 
podendo sofrer altera\c{c}\~oes.
\item Os trabalhos e conte\'udos de aulas ser\~ao disponibilizados no SIGAA.
\item O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do 
conte\'udo program\'atico e
a redistribui\c{c}\~ao das horas destinadas a cada t\'opico ou atividade.

\end{enumerate}
\begin{itemize}
\item Observa\c{c}\~ao: N\~ao haver\'a aulas entre os dias 20/11/2023 e 24/11/2023, data em que o professor estar\'a participando de 
congresso, entretanto haver\'a reposi\c{c}\~ao das aulas posteriormente.
\end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
\item Ser\~ao aplicadas duas avalia\c{c}\~oes te\'oricas e pr\'aticas no valor de 3,0 pontos cada. 
As avalia\c{c}\~oes est\~ao previstas para ocorrer nos dias:\\ 
\begin{center}
1$^a$ Avalia\c{c}\~ao te\'orica e pr\'atica (R) - 08/11/2023 e 10/11/2023, respectivamente. \\
2$^a$ Avalia\c{c}\~ao te\'orica e pr\'atica (R) - 24/01/2024 e 26/01/2024, respectivamente. 
\end{center}
\item Ser\~ao solicitadas Tarefas (exerc\'{\i}cios) individuais ou em grupos na modalidade 
discursiva no valor de 2,0 pontos. 
\item Semin\'arios (Se) individual ou em grupo de no m\'aximo 2 pessoas no valor de 2 
pts. Datas dos semin\'arios: 31/01/2024 e 02/02/2024.
\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida da seguinte maneira: 
\begin{equation*}
MF= 0,6*TP+0,2*Ta+0,2*Se
\end{equation*}
onde TP \'e a nota referente as avalia\c{c}\~oes te\'oricas e pr\'aticas, Ta \'e a nota referente as 
tarefas e Se \'e a nota referente aos semin\'arios.
\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). As solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, 
devidamente justificadas e comprovadas, junto \`a secretaria da unidade respons\'avel pela 
disciplina (IME), podendo ser feitas de forma remota. Caso o requerimento de 
solicita\c{c}\~ao seja deferido, neste caso, o/a discente far\'a uma prova de reposi\c{c}\~ao com 
data a ser definida pelo professor. 
\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 estar\~ao dispon\'{\i}veis no Moodle e Sigaaa e as notas finais ser\~ao 
divulgadas no SIGAA. As notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA com 
anteced\^encia de, no m\'{\i}nimo, quatro (4) dias letivos, em rela\c{c}\~ao \`a prova subsequente. 
\item As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
\item Por se tratar de uma disciplina com carga hor\'aria te\'orica e pr\'atica, quando das 
avalia\c{c}\~oes, os alunos dever\~ao estar aptos para serem avaliados quanto aos 
conhecimentos te\'oricos e computacionais. 

\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BELSLEY, A, KUH, E \& WELSCH, R.E. Regression Diagnostics Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. Ed John Wiley \& Sons, 2004.

\textbf{[2]:} CHARNET, R, BOVINO, H., FREIRE, C. A. L., EUG\^ENIA, M. e CHARNET, R. An\'alise de Modelos de Regress\~ao Linear com Aplica\c{c}\~oes. Unicamp, 2a ed., 2008.

\textbf{[3]:} MONTGOMERY, D. C., PEC,. E. A. e VINING G. G., Introduction to Linear Regression Analysis, 5$^a$ edi\c{c}\~ao, John Wiley \& Sons, 2012.

\textbf{[4]:} SEBER, G.A.F. e LEE, A.J., Linear Regression Analysis, John Wiley \& Sons, 2003.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} BELSLEY, A, KUH, E \& WELSCH, R.E. Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of 
Collinearity. Ed John Wiley \& Sons, 2004.

\textbf{[2]:} KHURI, A. I. Linear Model Methodology. Chapman Hall Book, 2010.

\textbf{[3]:} NETER J., KUTNER M. H., NACHTSHEIM C. J., WASSERMAN W., Applied Linear Statistical Models, 5a 
edi\c{c}\~ao, MacGraw-Hill, 2004.

\textbf{[4]:} PARDOE, I., Applied Regression Modeling, 2a edi\c{c}\~ao, John Wiley \& Sons, 2012.

\textbf{[5]:} WEISBERG, S. Applied Linear Regression Analysis, 3a edi\c{c}\~ao, Wesley 2005.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} CHARNET, R, BOVINO, H., FREIRE, C. A. L., EUG\^ENIA, M. e CHARNET, R. An\'alise de Modelos de Regress\~ao Linear com Aplica\c{c}\~oes. Unicamp, 2a ed., 2008.

\textbf{[2]:} MONTGOMERY, D. C., PEC,. E. A. e VINING G. G., Introduction to Linear Regression Analysis, 5$^a$ edi\c{c}\~ao, John Wiley \& Sons, 2012.

\textbf{[3]:} SEBER, G.A.F. e LEE, A.J., Linear Regression Analysis, John Wiley \& Sons, 2003.
}


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

   2$^a$ & T5 & 306, CAA (50)\\
   2$^a$ & T6 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T5 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T6 & 306, CAA (50)\\
   6$^a$ & T5 & 105, CAA (50)\\
   6$^a$ & T6 & 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. } & Quartas feiras das 15:30 \'as 16:30hs sala 229 IME/UFG\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Cynthia Arantes Vieira Tojeiro. & Email: cynthiatojeiro@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Sunamita Souza Silva}\end{center}


