\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:} & 2026.2 &
         \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:}
         &
         24T56 6T12
         &
         
         \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 \`a disciplina e revis\~ao de modelos lineares cl\'assicos: 02 horas-aula.
2) Fam\'{\i}lia exponencial de distribui\c{c}\~oes: fam\'{\i}lia exponencial uniparam\'etrica e multiparam\'etrica, forma can\^onica, 
m\'edia, vari\^ancia e principais exemplos: 08 horas-aula.
3) Modelos Lineares Generalizados: componentes do modelo, fun\c{c}\~oes de liga\c{c}\~ao, liga\c{c}\~oes can\^onicas, fun\c{c}\~ao desvio, 
fun\c{c}\~ao escore, matriz de informa\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao dos par\^ametros, testes de hip\'oteses e t\'ecnicas de diagn\'ostico: 34 
horas-aula.
4) Modelos com resposta cont\'{\i}nua: modelos com resposta Normal, Gama e Normal Inversa, com aplica\c{c}\~oes e 
interpreta\c{c}\~ao: 08 horas-aula.
5) Modelos para dados bin\'arios: tabelas 2 x 2, k tabelas 2 x 2, tabelas 2 x k, regress\~ao log\'{\i}stica, interpreta\c{c}\~ao dos 6) 
par\^ametros e diagn\'ostico: 08 horas-aula.
7) Modelos para dados de contagem: modelo de Poisson, interpreta\c{c}\~ao dos coeficientes, uso de offset, 
sobredispers\~ao e rela\c{c}\~ao entre os modelos multinomial e Poisson: 08 horas-aula.
8) Revis\~ao, atividades pr\'aticas em laborat\'orio, acompanhamento do trabalho final, esclarecimento de d\'uvidas e atividades acad\^emicas supervisionadas previstas no Art. 16 
do RGCG: 08 horas-aula.
9) Eventos acad\^emicos presenciais: participa\c{c}\~ao dos estudantes no ENGOPE/IME-UFG, a ser realizado de 21 a 23/10/2026, bem como em outras atividades acad\^emicas 
presenciais relacionadas \`a forma\c{c}\~ao estat\'{\i}stica, quando pertinente: 08 horas-aula.
10) Avalia\c{c}\~oes te\'oricas, avalia\c{c}\~oes pr\'aticas/computacionais, apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios e fechamento da disciplina: 
12 horas-aula.

Observa\c{c}\~oes sobre eventos, avalia\c{c}\~oes e atividades supervisionadas:

As atividades acad\^emicas supervisionadas previstas no Art. 16 do RGCG ser\~ao apresentadas pela docente em sala de aula e supervisionadas no hor\'ario de atendimento da 
disciplina, podendo envolver resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios, estudos dirigidos, leituras orientadas, atividades computacionais, prepara\c{c}\~ao do trabalho final, revis\~ao de conte\'udos 
e esclarecimento de d\'uvidas. Tais atividades n\~ao substituir\~ao aulas presenciais, mas integrar\~ao a organiza\c{c}\~ao did\'atico-pedag\'ogica da disciplina, conforme previsto no 
regulamento acad\^emico vigente.

No per\'{\i}odo de 14 a 18/09/2026, em raz\~ao da participa\c{c}\~ao da docente no SINAPE, n\~ao haver\'a realiza\c{c}\~ao de avalia\c{c}\~ao presencial. Caso necess\'ario, o cronograma poder\'a ser 
reorganizado, com reposi\c{c}\~ao de aulas presenciais, antecipa\c{c}\~ao de conte\'udos, acompanhamento por docente colaborador ou outras provid\^encias acad\^emicas definidas em 
comum acordo com a coordena\c{c}\~ao do curso, preservando-se o cumprimento da carga hor\'aria da disciplina.

Nos dias 21 e 23/10/2026, as atividades da disciplina ser\~ao integradas \`a programa\c{c}\~ao do ENGOPE/IME-UFG, a ser realizado presencialmente no IME/UFG. Os estudantes 
dever\~ao acompanhar atividades do evento relacionadas \`a Estat\'{\i}stica, Modelagem, Ci\^encia de Dados, Ensino de Estat\'{\i}stica e aplica\c{c}\~oes, conforme orienta\c{c}\~ao da docente. A 
participa\c{c}\~ao poder\'a ser registrada como atividade acad\^emica vinculada \`a disciplina.

No per\'{\i}odo de 23 a 26/11/2026, em raz\~ao da participa\c{c}\~ao da docente na RBRAS, o cronograma poder\'a ser reorganizado de modo a preservar o cumprimento da carga 
hor\'aria e o desenvolvimento dos conte\'udos. As avalia\c{c}\~oes P2T e P2P, previstas para os dias 25/11/2026 e 27/11/2026, respectivamente, poder\~ao ser aplicadas 
presencialmente por outro docente do IME/UFG, sob orienta\c{c}\~ao da docente respons\'avel pela disciplina.

No dia 09/12/2026, ser\'a realizado o mini datathon, atividade pr\'atica avaliativa presencial, em grupos de at\'e dois estudantes, envolvendo a an\'alise de um conjunto de 
dados por meio de Modelos Lineares Generalizados. A atividade ter\'a car\'ater integrador, com apresenta\c{c}\~ao da solu\c{c}\~ao proposta e disponibiliza\c{c}\~ao dos materiais em 
reposit\'orio no GitHub.

No dia 11/12/2026, ser\'a realizado o fechamento da disciplina, com devolutiva do mini datathon, ajustes finais dos reposit\'orios no GitHub e encerramento.

Eventuais ajustes no cronograma poder\~ao ocorrer em fun\c{c}\~ao de necessidades acad\^emicas, institucionais ou administrativas, sendo os estudantes comunicados 
previamente via SIGAA.


Uso de ferramentas de Intelig\^encia Artificial

Nesta disciplina, reconhece-se o potencial das ferramentas de Intelig\^encia Artificial (IA) como apoio ao ensino e \`a aprendizagem. A docente poder\'a utilizar ferramentas 
de IA para auxiliar na elabora\c{c}\~ao de materiais did\'aticos, tais como slides, propostas de exerc\'{\i}cios, exemplos, roteiros de atividades e estrat\'egias pedag\'ogicas, com o 
objetivo de otimizar o planejamento das aulas e ampliar as possibilidades de explora\c{c}\~ao dos conte\'udos.

Os estudantes poder\~ao utilizar ferramentas de IA de forma \'etica, cr\'{\i}tica e consciente, exclusivamente como apoio complementar ao aprendizado, por exemplo, para 
gerar ideias iniciais, esclarecer d\'uvidas, revisar c\'odigos, organizar racioc\'{\i}nios ou apoiar a investiga\c{c}\~ao de problemas. O uso de IA n\~ao poder\'a substituir o racioc\'{\i}nio 
pr\'oprio, a interpreta\c{c}\~ao estat\'{\i}stica, a autoria das an\'alises ou a realiza\c{c}\~ao integral das atividades propostas.

Em atividades avaliativas individuais, especialmente provas te\'oricas e pr\'aticas, o uso de ferramentas de IA n\~ao ser\'a permitido, salvo autoriza\c{c}\~ao expressa da docente. Em 
trabalhos, relat\'orios, semin\'arios e atividades em grupo, o uso de IA poder\'a ser permitido quando indicado pela docente, desde que seja devidamente declarado e que o 
material produzido seja revisado, validado criticamente e confrontado com a bibliografia recomendada na disciplina.

O discente dever\'a pautar sua conduta pelo Guia de Integridade Acad\^emica da UFG, assumindo responsabilidade pela autoria, pela corre\c{c}\~ao e pela interpreta\c{c}\~ao dos 
materiais entregues.
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Capacitar os estudantes a compreender, formular, ajustar, interpretar e avaliar Modelos Lineares Generalizados, 
considerando diferentes tipos de vari\'aveis resposta, incluindo respostas cont\'{\i}nuas, bin\'arias e de contagem. Ao final 
da disciplina, espera-se que o estudante seja capaz de utilizar recursos computacionais, especialmente o software R, 
para realizar an\'alises estat\'{\i}sticas baseadas em Modelos Lineares Generalizados e comunicar adequadamente os 
resultados obtidos.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Familiarizar o estudante com os fundamentos da fam\'{\i}lia exponencial de distribui\c{c}\~oes e sua rela\c{c}\~ao com os 
Modelos Lineares Generalizados.

Apresentar a estrutura dos Modelos Lineares Generalizados, incluindo componente aleat\'orio, preditor linear e 
fun\c{c}\~ao de liga\c{c}\~ao.

Estudar os principais m\'etodos de estima\c{c}\~ao, infer\^encia, compara\c{c}\~ao de modelos e diagn\'ostico em Modelos 
Lineares Generalizados.

Desenvolver a capacidade de formular modelos adequados para respostas cont\'{\i}nuas, bin\'arias e de contagem.

Capacitar os estudantes para interpretar corretamente os par\^ametros dos modelos ajustados, considerando a 
distribui\c{c}\~ao da resposta e a fun\c{c}\~ao de liga\c{c}\~ao utilizada.

Aplicar Modelos Lineares Generalizados a conjuntos de dados reais ou simulados com aux\'{\i}lio do software R.

Estimular a elabora\c{c}\~ao de relat\'orios t\'ecnicos e apresenta\c{c}\~oes acad\^emicas que comuniquem, de forma clara e 
objetiva, as an\'alises realizadas.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  A disciplina ser\'a desenvolvida por meio de aulas expositivas-dialogadas, resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios, discuss\~oes em grupo, an\'alise de casos e atividades pr\'aticas em 
laborat\'orio com uso do software R.

Nas aulas te\'oricas, ser\~ao apresentados os fundamentos matem\'aticos, estat\'{\i}sticos e inferenciais dos Modelos Lineares Generalizados. Nas aulas pr\'aticas, os estudantes 
ser\~ao orientados no ajuste, interpreta\c{c}\~ao, compara\c{c}\~ao e diagn\'ostico de modelos utilizando bases de dados reais ou simuladas.

Ser\~ao utilizados recursos audiovisuais, listas de exerc\'{\i}cios, materiais disponibilizados via SIGAA, atividades computacionais e atividades acad\^emicas supervisionadas. As 
atividades supervisionadas previstas no Art. 16 do RGCG ser\~ao apresentadas pela docente em sala de aula e supervisionadas no hor\'ario de atendimento da disciplina, 
podendo envolver resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios, leituras orientadas, atividades computacionais, prepara\c{c}\~ao do trabalho final, revis\~ao de conte\'udos e esclarecimento de d\'uvidas.

Sempre que poss\'{\i}vel, os conte\'udos te\'oricos ser\~ao articulados a aplica\c{c}\~oes em diferentes \'areas, como sa\'ude, ci\^encias biol\'ogicas, engenharia, ci\^encias sociais, agronomia e 
dados p\'ublicos.

Ao longo do semestre, os estudantes desenvolver\~ao um trabalho final envolvendo a an\'alise de um conjunto de dados por meio de Modelos Lineares Generalizados, com 
elabora\c{c}\~ao de relat\'orio escrito e apresenta\c{c}\~ao em semin\'ario.

A participa\c{c}\~ao em eventos acad\^emicos presenciais vinculados \`a \'area de Estat\'{\i}stica, como o ENGOPE/IME-UFG, poder\'a compor as atividades formativas da disciplina, 
especialmente quando houver programa\c{c}\~ao compat\'{\i}vel com os conte\'udos estudados. Nessas ocasi\~oes, os estudantes poder\~ao participar de palestras, minicursos, mesas-
redondas ou sess\~oes de apresenta\c{c}\~ao de trabalhos, com registro de participa\c{c}\~ao conforme orienta\c{c}\~ao da docente.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas avalia\c{c}\~oes principais, cada uma composta por uma parte te\'orica e uma parte pr\'atica/computacional, um trabalho final, com entrega de relat\'orio 
escrito e apresenta\c{c}\~ao de semin\'ario, al\'em de um mini datathon.

As avalia\c{c}\~oes ser\~ao assim distribu\'{\i}das:

P1T: Primeira avalia\c{c}\~ao te\'orica.

P1P: Primeira avalia\c{c}\~ao pr\'atica/computacional, realizada preferencialmente em laborat\'orio, com uso do software R.

P2T: Segunda avalia\c{c}\~ao te\'orica.

P2P: Segunda avalia\c{c}\~ao pr\'atica/computacional, realizada preferencialmente em laborat\'orio, com uso do software R.

R: Relat\'orio escrito referente ao trabalho final.

S: Semin\'ario de apresenta\c{c}\~ao do trabalho final.

DT: Mini datathon, atividade pr\'atica em grupo envolvendo a an\'alise de um conjunto de dados por meio de Modelos Lineares Generalizados, com apresenta\c{c}\~ao oral e 
disponibiliza\c{c}\~ao da solu\c{c}\~ao em reposit\'orio no GitHub.

A m\'edia final ser\'a calculada por:

MF = 0,15 P1T + 0,15 P1P + 0,15 P2T + 0,15 P2P + 0,10 R + 0,10 S + 0,20 DT.

Calend\'ario previsto das avalia\c{c}\~oes:

P1T: 23/09/2026

P1P: 25/09/2026

P2T: 25/11/2026

P2P: 27/11/2026

Entrega do relat\'orio escrito: 02/12/2026

Semin\'arios: 04/12/2026 e 07/12/2026

DT: 09/12/2026

As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais ajustes, caso necess\'ario, sendo os estudantes comunicados previamente via SIGAA.

O trabalho final dever\'a envolver a an\'alise de um conjunto de dados real ou simulado por meio de Modelos Lineares Generalizados. Espera-se que o estudante escolha uma 
vari\'avel resposta adequada, identifique a distribui\c{c}\~ao e a fun\c{c}\~ao de liga\c{c}\~ao apropriadas, ajuste o modelo, interprete os resultados, realize diagn\'osticos e apresente as 
principais conclus\~oes de forma clara, tanto no relat\'orio escrito quanto no semin\'ario.

O mini datathon consistir\'a em uma atividade pr\'atica e avaliativa, realizada em grupos de at\'e dois estudantes, na qual ser\'a disponibilizado um conjunto de dados real ou 
simulado para an\'alise por meio de Modelos Lineares Generalizados.

Durante a atividade, cada grupo dever\'a propor uma estrat\'egia de an\'alise estat\'{\i}stica, identificar a vari\'avel resposta de interesse, discutir a natureza dessa resposta, escolher 
uma distribui\c{c}\~ao e uma fun\c{c}\~ao de liga\c{c}\~ao adequadas, ajustar o modelo no software R, interpretar os resultados obtidos e apresentar as principais conclus\~oes.

Al\'em da apresenta\c{c}\~ao oral, cada grupo dever\'a disponibilizar a solu\c{c}\~ao desenvolvida em um reposit\'orio no GitHub, contendo, no m\'{\i}nimo, os scripts utilizados, uma breve 
descri\c{c}\~ao do problema analisado, a descri\c{c}\~ao dos dados, o modelo ajustado, os principais resultados e as conclus\~oes obtidas. O reposit\'orio dever\'a conter um arquivo 
README com orienta\c{c}\~oes suficientes para que a an\'alise possa ser compreendida e, sempre que poss\'{\i}vel, reproduzida.

Caso o conjunto de dados utilizado contenha informa\c{c}\~oes sens\'{\i}veis ou restri\c{c}\~oes de divulga\c{c}\~ao, os dados n\~ao dever\~ao ser disponibilizados publicamente no GitHub. 
Nesses casos, o grupo dever\'a disponibilizar apenas os scripts, a descri\c{c}\~ao da an\'alise e instru\c{c}\~oes para reprodu\c{c}\~ao, conforme orienta\c{c}\~ao da docente.

A avalia\c{c}\~ao do mini datathon considerar\'a a adequa\c{c}\~ao da escolha do modelo, a coer\^encia da an\'alise estat\'{\i}stica, o uso apropriado dos recursos computacionais, a 
organiza\c{c}\~ao e reprodutibilidade dos c\'odigos, a clareza do reposit\'orio disponibilizado no GitHub, a interpreta\c{c}\~ao dos resultados, a qualidade da apresenta\c{c}\~ao oral e a 
capacidade de justificar as decis\~oes tomadas durante a an\'alise.

A atividade ter\'a car\'ater integrador, buscando articular os conte\'udos te\'oricos e pr\'aticos desenvolvidos ao longo da disciplina.

O link do reposit\'orio no GitHub dever\'a ser enviado via SIGAA at\'e a data definida para a atividade.

Haver\'a avalia\c{c}\~ao em segunda chamada para o estudante que perder alguma atividade avaliativa, desde que a aus\^encia seja devidamente justificada, comprovada e 
formalizada conforme as normas acad\^emicas vigentes da UFG. A aprova\c{c}\~ao seguir\'a as normas da Universidade Federal de Goi\'as quanto \`a m\'edia m\'{\i}nima e \`a frequ\^encia 
exigida.

Uso de IA, autoria e integridade acad\^emica nas avalia\c{c}\~oes

Para assegurar a autoria, a aprendizagem e a integridade acad\^emica, a docente poder\'a solicitar que o estudante esclare\c{c}a, justifique ou apresente oralmente as respostas, 
c\'odigos, an\'alises ou conclus\~oes entregues em atividades avaliativas, sempre que julgar necess\'ario ou quando houver ind\'{\i}cios de descumprimento das normas de 
integridade acad\^emica.

Nas avalia\c{c}\~oes individuais, n\~ao ser\'a permitido o uso de ferramentas de Intelig\^encia Artificial, salvo autoriza\c{c}\~ao expressa da docente. Nos trabalhos, semin\'arios, relat\'orios e 
no mini datathon, quando o uso de IA for autorizado como apoio, o grupo dever\'a declarar sua utiliza\c{c}\~ao e indicar de que forma a ferramenta foi empregada. A 
responsabilidade final pelo conte\'udo entregue, pelas interpreta\c{c}\~oes estat\'{\i}sticas, pelos c\'odigos e pelas conclus\~oes ser\'a integralmente dos estudantes.

No caso do mini datathon, caso ferramentas de IA sejam utilizadas como apoio \`a programa\c{c}\~ao, organiza\c{c}\~ao do reposit\'orio ou revis\~ao textual, tal uso dever\'a ser informado 
no README do reposit\'orio, indicando brevemente a finalidade do uso. A IA n\~ao poder\'a substituir a an\'alise estat\'{\i}stica, a justificativa do modelo, a interpreta\c{c}\~ao dos 
resultados ou a apresenta\c{c}\~ao da solu\c{c}\~ao pelo grupo.

Constatada a ocorr\^encia de fraude acad\^emica, pl\'agio, uso n\~ao autorizado de IA ou delega\c{c}\~ao indevida da atividade a ferramentas automatizadas, ser\'a atribu\'{\i}da nota 0,0 
(zero) \`a atividade, sem preju\'{\i}zo das demais medidas cab\'{\i}veis previstas nas normas acad\^emicas vigentes da UFG.
}


\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]:} CORDEIRO, G.M. Modelos Lineares Generalizados, X SINAPE, Rio de Janeiro.1992. (C1)

\textbf{[2]:} NETER. J., KUTNER, M.H., NACHTSHEIM, C.J. e WASSERMAN, W. Applied Linear Statistical Models, 4th ed., 
Irwin, Chicago.1996. (C4)

\textbf{[3]:} 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$^a$ & T5 & 307, CAA (40)\\
   2$^a$ & T6 & 307, CAA (40)\\
   4$^a$ & T5 & 307, CAA (40)\\
   4$^a$ & T6 & 307, CAA (40)\\
   6$^a$ & T1 & 104, CAA (24)\\
   6$^a$ & T2 & 104, CAA (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 DAS 14 AS 16H, 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). Cynthia Arantes Vieira Tojeiro}\end{center}


