\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:} & 2022.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0450
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Modelos Lineares Generalizados}
         &
         \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:}
{
  Fam\'{\i}lia exponencial de distribui\c{c}\~oes. Modelo linear generalizado. Modelos com resposta cont\'{\i}nua. Modelos para dados bin\'arios. Modelos para dados de contagem.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao. \\
2. Fam\'{\i}lia Exponencial de distribui\c{c}\~oes: Fam\'{\i}lia exponencial uniparam\'etrica e multiparam\'etrica. \\
3. Modelos Lineares Generalizados: liga\c{c}\~oes can\^onicas, fun\c{c}\~ao desvio, fun\c{c}\~ao escore e matriz de 
informa\c{c}\~ao. Estima\c{c}\~ao dos par\^ametros. Teste de hip\'oteses. T\'ecnicas de diagn\'ostico. \\
4. Modelos com resposta cont\'{\i}nua: modelos com resposta normal, gama e normal inversa. \\
5. Modelos para Dados Bin\'arios: Uma \'unica tabela 2 x 2. K tabelas 2 x 2. Tabelas 2 x k. Regress\~ao 
log\'{\i}stica linear. \\
6. Modelos para Dados de Contagem: Modelos de Poisson. Rela\c{c}\~ao entre a multinomial e a Poisson. \\
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao (02 horas-aula).
2. Fam\'{\i}lia Exponencial de distribui\c{c}\~oes (8 horas-aulas).
3. Modelos Lineares Generalizados (30 horas-aulas).
4. Modelos com resposta cont\'{\i}nua (14 horas-aulas)
5. Modelos para Dados Bin\'arios (12 horas-aulas).
6. Modelos para Dados de Contagem (16 horas-aulas).
7. Provas (08 horas-aulas).
8. Semin\'arios (06 horas-aulas)
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  O objetivo desta disciplina \'e capacitar os alunos no procedimento de an\'alise de dados usando modelos
lineares generalizados. O aluno dever\'a ser capaz de utilizar software apropriado (em particular o R) para modelar e 
interpretar corretamente os resultados obtidos.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Familiarizar o estudante com os elementos b\'asicos de modelos lineares generalizados. Apresentar
resultados inferenciais nestes modelos procurando fazer um paralelo com regress\~ao normal linear.
Estudar os principais modelos para an\'alise de dados de contagem e dados bin\'arios. Apresentar e explorar 
aplica\c{c}\~oes nos modelos lineares generalizados.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz e/ou data-show e aulas pr\'aticas com o uso de computador
em laborat\'orio. O est\'{\i}mulo a participa\c{c}\~ao dos alunos ser\'a feito por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios
e de discuss\~oes a respeito da teoria estudada em sala, de forma anal\'{\i}tica e computacional. Ser\~ao
utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas avalia\c{c}\~oes escritas e/ou computacionais, A1 e A2, um semin\'ario (S) e Listas
de exerc\'{\i}cios e/ou trabalhos (LT), cujos valores variam de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos. A m\'edia
final (MF) ser\'a obtidada seguinte forma:
MF = (0.30xA1)+(0.30xA2)+(0.30xS)+(0.1xLT).
Calend\'ario das avalia\c{c}\~oes:
* Primeira Avalia\c{c}\~ao Te\'orica e Pr\'atica (A1): 07/12/2022 e 09/12/2022.
* Segunda Avalia\c{c}\~ao Te\'orica e Pr\'atica (A2): 08/02/2023 e 10/02/2023.
A composi\c{c}\~ao entre avalia\c{c}\~ao te\'orica e pr\'atica ter\~ao pesos 0,5 e 0,5, respectivamente, nas notas A1 e
A2.
* Semin\'ario (S): 13/02/2023, 15/02/2023 e 17/02/2023.
* Listas de Exerc\'{\i}cios: todas as listas dever\~ao ser resolvidas e devolvidas ao professor para corre\c{c}\~ao
em at\'e 1 semana ap\'os a data da entrega.
As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
>Informa\c{c}\~oes Importantes Sobre os Semin\'arios
1. Cada aluno dever\'a ter aprovada uma proposta de trabalho at\'e o dia de 23 de janeiro de 2023.
2. Basicamente, espera-se que o(a) aluno(a) escolha um tema adequado, tanto do ponto de vista
da t\'ecnica utilizada quanto sob os aspectos de aplica\c{c}\~ao e exemplo.
3. Recomenda-se que os temas sejam escolhidos com anteced\^encia.
4. O trabalho se divide em duas partes: um relat\'orio escrito (contendo uma parte te\'orica e um
exemplo pr\'atico da t\'ecnica ou m\'etodo em quest\~ao) e uma apresenta\c{c}\~ao. Deve-se incluir todo
tipo de informa\c{c}\~ao relevante, como introdu\c{c}\~ao, aspectos te\'oricos, m\'etodo de programa\c{c}\~ao,
algoritmo, programa, interpreta\c{c}\~ao dos resultados, conjunto de dados e refer\^encias.
5. O prazo de entrega da parte escrita \'e o dia 13/02/2023 e as apresenta\c{c}\~oes ser\~ao realizadas nos
dias 13/02/2023 , 15/02/2023 e 17/02/2023.
6. A composi\c{c}\~ao entre parte escrita e apresenta\c{c}\~ao ter\'a peso 0,5 e 0,5, respectivamente, na nota S.
7. O(a) aluno(a) que n\~ao tiver uma proposta de trabalho aprovada at\'e o dia 23 de janeiro de 2023
ou n\~ao tiver entregado o relat\'orio at\'e o dia 13/02/2023 ou faltar as apresenta\c{c}\~oes ter\'a nota zero
no semin\'ario.
Observa\c{c}\~oes Importantes
1. Haver\'a avalia\c{c}\~ao em 2a chamada para o aluno 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 www.prograd.ufg.br, Menu, Informa\c{c}\~oes Acad\^emicas, Regulamentos da Gradua\c{c}\~ao:
RGCG - CEPEC No 1661, de 29/11/2019. 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). Neste caso, se requerimento de solicita\c{c}\~ao for deferido, o aluno far\'a
uma prova de reposi\c{c}\~ao com data a ser definida pela professora.
2. O aluno ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 (seis) pontos;
3. Independente da nota, o aluno que n\~ao tiver frequ\^encia igual ou superior a 0.75 da carga hor\'aria
total da disciplina, ser\'a reprovado por falta.
4. As notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no Sigaa, com anteced\^encia de, no m\'{\i}nimo, 4 (quatro)
dias letivos, em rela\c{c}\~ao a nota subsequente. As provas ser\~ao entregues em sala de aula ou na
sala do professor, at\'e cinco dias ap\'os a disponibiliza\c{c}\~ao da nota.
5. O aluno que n\~ao comparecer \`a aula em que for entregue a avalia\c{c}\~ao, dever\'a retir\'a-la na sala da
professora da disciplina, preferencialmente no hor\'ario de atendimento.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} MYERS, R.H.; MONTGOMERY, D.C.; VINING, G.G.; Generalized Linear Models with Applications In Engineering And The Sciences. Editora JOHN WILEY PROFESSIO, 1$^a$Edi\c{c}\~ao, 2010.

\textbf{[2]:} HILBE, J.M; HARDIN, J.W. Generalized Linear Models Theory And Applications. Editora CRC PRESS, 1$^a$ Edi\c{c}\~ao, 2007.

\textbf{[3]:} DOBSON, A.J. An Introduction to Generalized Linear Models. Chapman &Hall, London.1989.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} CORDEIRO, G.M. Modelos Lineares Generalizados, X SINAPE, Rio de Janeiro.1992.

\textbf{[2]:} DEM\'ETRIO, C.B.G. Modelos Lineares Generalizados na Experimenta\c{c}\~ao Agron\^omica, SEAGRO, Porto Alegre. 
1999.

\textbf{[3]:} McCULLAGH, P., NELDER, J.A. Generalized Linear Models. 2nd ed. Chapman \&Hall, London. 1991.

\textbf{[4]:} NETER. J., KUTNER, M.H., NACHTSHEIM, C.J. e WASSERMAN, W. Applied Linear Statistical Models, 4th ed., 
Irwin, Chicago.1996.

\textbf{[5]:} SOUZA, G.S. Introdu\c{c}\~ao aos Modelos de Regress\~ao Linear e n\~ao-linear. Embrapa, Bras\'{\i}lia, 1998.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   
}


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

   2$^a$ & T5 & 209, CAB (25)\\
   2$^a$ & T6 & 209, CAB (25)\\
   4$^a$ & T5 & 209, CAB (25)\\
   4$^a$ & T6 & 209, CAB (25)\\
   6$^a$ & T5 & 105, CAB (24)\\
   6$^a$ & 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. } & Quartas feiras das 15:30 \'as 16:30hs\\
\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). Aline De Souza Lima}\end{center}


