\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) Luis Rodrigo Fernandes Baumann}\\
    \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:} & 2024.1 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0444
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De S\'eries Temporais}
         &
         \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:}
         &
         246T34
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Luis Rodrigo Fernandes Baumann
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos iniciais. S\'eries estacion\'arias. Fun\c{c}\~ao de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao. M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao e de suaviza\c{c}\~ao e autorregressivo. Modelagem Box-Jenkins: modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. Modelos n\~ao lineares: ARCH, GARCH. T\'opicos em s\'eries temporais: Representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios. An\'alise de interven\c{c}\~ao e outliers em s\'eries temporais. Aplica\c{c}\~oes em dados socioambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Conceitos iniciais: considera\c{c}\~oes, nota\c{c}\~ao, objetivo da an\'alise de s\'eries temporais \\
2. Estacionariedade \\
3. Fun\c{c}\~ao de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao \\
4. M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao: tend\^encia e sazonalidade \\ 
5. M\'etodos de suaviza\c{c}\~ao: m\'edias m\'oveis simples, exponencial simples, exponencial de Holt e 
exponencial de holt-Winters \\
6. Modelo ARIMA: modelos AR, MA, ARMA e ARIMA, identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao, diagn\'ostico e previs\~ao \\
7. Modelo SARIMA: identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao e verifica\c{c}\~ao \\
8. An\'alise de interven\c{c}\~ao: fun\c{c}\~oes de transfer\^encia, valores at\'{\i}picos \\
9. Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH \\
10. Introdu\c{c}\~ao \`a representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Conceitos iniciais (4 horas aula).\\
2. Estacionaridade, autocorrela\c{c}\~ao e autocovari\^ancia (4 horas aula).\\
3. M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao (8 horas aula).\\
4. M\'etodos de suaviza\c{c}\~ao (16 horas aula).\\
5. Modelos ARIMA (20 horas aula).\\
6. Modelos SARIMA (12 horas aula).\\
7. An\'alise de interven\c{c}\~ao (8 horas aula).\\
8. Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH (8 horas aula).\\
9. Introdu\c{c}\~ao \`a representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios ( 8 horas aula).\\
10. Avalia\c{c}\~oes (8 horas aula).
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Dados de s\'eries temporais ocorrem quando um processo \'e observado ao longo do tempo. Dados desse tipo 
s\~ao comuns em
diversas \'areas, incluindo economia, controle de processos industriais, monitoramento ambiental, 
epidemiologia e biologia
experimental. M\'etodos estat\'{\i}sticos que assumem independ\^encia s\~ao inadequados para dados de s\'eries 
temporais. Este curso
ir\'a fornece a teoria e as ferramentas b\'asicas para a an\'alise estat\'{\i}stica e interpreta\c{c}\~ao de s\'eries temporais, 
incluindo m\'etodos
para estima\c{c}\~ao, sele\c{c}\~ao de modelos, diagn\'ostico e previs\~ao.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  1. Aprender a analisar s\'eries de dados indexadas no tempo.\\
2. Compreender os modelos cl\'assicos de an\'alises de s\'eries temporais sob os quatro
principais perspectivas estat\'{\i}sticas: identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao, diagn\'ostico e
previs\~ao.\\
3. Saber utilizar e interpretar modelos de s\'eries temporais.\\
4. Gerar a autonomia necess\'aria para compreender t\'opicos mais avan\c{c}ados n\~ao cobertos no curso.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  1. Aulas expositivo-dialogadas com apelo \`a intui\c{c}\~ao do estudante, exemplificando com abund\^ancia os 
t\'opicos
abordados e seguindo uma sistematiza\c{c}\~ao adequada \`a An\'alise de S\'eries Temporais.
2. Ser\~ao utilizados recursos computacionais, bem como o datashow para auxiliar na compreens\~ao te\'orica 
e/ou
geom\'etrica.
3. Na sala de aula ser\~ao resolvidos exerc\'{\i}cios pertinentes \`a teoria estudada para fixa\c{c}\~ao da aprendizagem.
4. Ser\~ao passados lista de exerc\'{\i}cios relevantes, que cubram a mat\'eria ministrada e que capacitem o 
aluno a
sintetizar as t\'ecnicas utilizadas.
5. Ser\'a, durante o decorrer do curso, incentivado a utiliza\c{c}\~ao de outras bibliografias para 
complementa\c{c}\~ao te\'orica
e exemplos adicionais.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
\item Ser\~ao realizadas duas provas, $P1$ e $P2$, cujas datas s\~ao:
\[P1: 17/05/2024, \quad \quad P2: 14/07/2024.\]
\item Ser\'a feito um trabalho ($T$) a ser entregue at\'e o dia: 20/07/2024.
\item De acordo com necessidade ser\~ao realizadas atividades que contam pontos extras.
\item A M\'edia das Provas ($MP$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica das provas te\'oricas $P1$ e 
$P2$.
\item A M\'edia das atividades ($MA$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica de todas as atividades 
propostas.
\item A nota dada para todas as provas e atividades avaliativas ser\'a de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.
\item A M\'edia Final (MF) ser\'a:
\[MF=\frac{7MN+3T}{10},\]
onde
\[MN=
\begin{cases}
MP+0,2MA, & \hbox{se} ~~MP+0,2MA ~~\hbox{menor que}~~ 10 \\
10, & se ~~MP+0,2MA~~ \hbox{maior ou igual a} ~~10 .
\end{cases}
\]
\item A notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA.
\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 -RESOLU\c{C}\~AO – CEPEC/UFG N$^o$ 1791, DE 
07 DE OUTUBRO DE 2022.
\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 e finais ser\~ao divulgadas no SIGAA.
\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. -An\'alise de S\'eries TemporaisEd. Blucher, 2004.

\textbf{[2]:} CHATFIELD, C. Analysis of time series an introduction. Editora Chapman-Hall, 6a, 2003.

\textbf{[3]:} MONTGOMERY D.C., JENNINGS C.L., KULAHCI M., Introduction to Time Series analysis and Forecasting, Wiley; 1a ed., 2008.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ABRAHAM, B. e LEDOLTER, J. Statistical Methods for Forecasting, Wiley-Interscience; 2a ed., 2005.

\textbf{[2]:} WEI, W. W. Time Series Analysis. Addison Wesley, 2a ed., 2005.

\textbf{[3]:} CRYER, J., Time Series Analysis. Duxbury Press, 1986.

\textbf{[4]:} BROCKWELL, P. J. e DAVIS, R. A. Introduction to Time Series and Forecasting, Springer; 2a ed. January 15, 2010.

\textbf{[5]:} HAMILTON, J Time Series Analysis. Princeton University Press 1994.

\textbf{[6]:} L\"UTKEPOHL, H New Introduction to Multiple Time Series, Ed, Springer 2005.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. -An\'alise de S\'eries TemporaisEd. Blucher, 2004. (B1)
}


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

   2$^a$ & T3 & 306, CAA (50)\\
   2$^a$ & T4 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T3 & 306, CAA (50)\\
   4$^a$ & T4 & 306, CAA (50)\\
   6$^a$ & T3 & 104, CAB (24)\\
   6$^a$ & T4 & 104, 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. } & 4$^a$ : 10:00 - 12:00\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Luis Rodrigo Fernandes Baumann. & Email: fbaumann@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Luis Rodrigo Fernandes Baumann}\end{center}


