\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) Ana Carolina Do Couto Andrade}\\
    \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:} & 2024.2 &
         \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:}
         &
         246t12
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Ana Carolina Do Couto Andrade
         \\
         
         \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 (34 horas-aulas). \\
4. Modelos com resposta cont\'{\i}nua (8 horas-aulas). \\
5. Modelos para Dados Bin\'arios (8 horas-aulas). \\
6. Modelos para Dados de Contagem (8 horas-aulas). \\
7. Revis\~ao e execu\c{c}\~ao do trabalho pr\'atico (8 horas-aulas). \\
8. Eventos acad\^emicos (8 horas-aulas). \\
9. Avalia\c{c}\~oes (12 horas-aulas). \\
----------------------------------------------------\\
8.1) No dia 16/10 os alunos estar\~ao liberados para participarem do VI Engope. Haver\'a lista de presen\c{c}a na 
palestra que ocorrer durante o hor\'ario das 13h10 \`as 14h50.\\
8.2) Nos dias 4, 6 e 8/11 os alunos estar\~ao liberados para participarem do 21$^o$ CONPEEX. Poder\'a haver reposi\c{c}\~ao 
de aula, caso o docente julgue necess\'ario. Neste caso, os alunos ser\~ao avisados via SIGAA.\\
----------------------------------------------------\\
9.1) No dia 20/12 haver\'a apenas entrega de resultados. \\
}



\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 cont\'{\i}nuos, de contagem e dados bin\'arios. Apresentar e 
explorar aplica\c{c}\~oes nos modelos lineares generalizados. Elaborar relat\'orios e apresenta\c{c}\~oes acad\^emicas que 
comuniquem de forma clara e objetiva as an\'alises realizadas.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  A metodologia da disciplina ser\'a baseada em aulas expositivas, discuss\~oes em grupo, an\'alise de casos, atividades 
pr\'aticas em R e trabalhos individuais
e/ou em grupo. Ser\~ao utilizados recursos audiovisuais, como apresenta\c{c}\~oes em slides, v\'{\i}deos e acesso a bases de 
dados variadas. Ao longo do curso, os alunos ser\~ao incentivados a realizar pesquisas bibliogr\'aficas e aprofundar 
seus conhecimentos por meio de leituras complementares. Tamb\'em ser\~ao propostos exerc\'{\i}cios pr\'aticos e te\'oricos 
para aplica\c{c}\~ao dos conceitos estudados, incluindo an\'alise de dados reais.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas tr\^es avalia\c{c}\~oes escritas e/ou computacionais (P1, P2 e P3) e um trabalho pr\'atico, com entrega de 
Relat\'orio Escrito (R) e apresenta\c{c}\~ao de semin\'ario (S), cujos valores variam de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos. \\
\\
A m\'edia final (MF) ser\'a obtidada seguinte forma: \\
$$ MF = 0.15 \times P1 + 0.25\times P2 + 0.15\times P3 + 0.25\times R +0.2\times S $$
\\
Calend\'ario das avalia\c{c}\~oes: \\
* Primeira Avalia\c{c}\~ao Escrita/Computacional (P1): 09/09/2024.\\
* Segunda Avalia\c{c}\~ao Escrita/Computacional (P2): 21/10/2024.\\
* Terceira Avalia\c{c}\~ao Escrita/Computacional (P3): 18/12/2024.\\
* Entrega do Relat\'orio Escrito (R): 09/12/2024\\
* Semin\'ario (S): 11, 13 e 16/12/2024.\\
As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as. Neste caso, os alunos ser\~ao avisados via SIGAA.
\\
\\
>Informa\c{c}\~oes importantes sobre o trabalho pr\'atico:\\
1. Cada aluno dever\'a, de forma individual, selecionar um conjunto de dados real e utilizar modelos lineares 
generalizados para realizar a an\'alise.\\
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. Dever\'a ser elaborado um relat\'orio t\'ecnico, que n\~ao ter\'a car\'ater acad\^emico, mas sim profissional, assemelhando-
se a um documento que poderia ser produzido para uma empresa, \'org\~ao p\'ublico ou organiza\c{c}\~ao n\~ao 
governamental. Por fim, haver\'a a apresenta\c{c}\~ao de um semin\'ario referente \`a an\'alise desenvolvida.\\
5. Ser\~ao disponibilizadas algumas aulas para a execu\c{c}\~ao do trabalho em sala, al\'em de sess\~oes para esclarecimento 
de d\'uvidas.\\
6. Mais informa\c{c}\~oes sobre o trabalho ser\~ao dadas em sala e postadas no SIGAA.\\
\\
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:}
{
   \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. (B1)
}


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

   2$^a$ & T1 & 206, CAA (50)\\
   2$^a$ & T2 & 206, CAA (50)\\
   4$^a$ & T1 & 206, CAA (50)\\
   4$^a$ & T2 & 206, CAA (50)\\
   6$^a$ & T1 & 104, CAB (24)\\
   6$^a$ & T2 & 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. } & Quarta-feira, 15h00 \`as 16h00, na sala 126 do IME com possibilidade de atendimento remoto, caso o discente solicite.\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Ana Carolina Do Couto Andrade. & Email: anandrade@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Mario Jose De Souza}\end{center}


