\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) Marcio Augusto Ferreira Rodrigues}\\
    \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:} & IME0456
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De Dados Categ\'oricos}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/16
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         35t34
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Marcio Augusto Ferreira Rodrigues
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos B\'asicos: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. Tabelas de Conting\^encia 
Bidimensionais. Tabelas de Conting\^encia Tridimensionais e r x c. Modelos para Dados de Frequ\^encia: O Modelo Log-Linear. 
Modelos para Dados com Respostas Bin\'arias: O Modelo de Regress\~ao Log\'{\i}stica. Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica: Modelos de 
regress\~ao log\'{\i}stica para vari\'aveis ordinais e nominais. Modelo de Regress\~ao de Poisson: forma do modelo, infer\^encia e aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Conceitos B\'asicos: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. \\
2. Tabelas de conting\^encia: tabelas 2×2, esquemas amostrais, testes qui-quadrado, raz\~ao de verossimilhan\c{c}as, medidas de 
associa\c{c}\~ao, amostras pareadas, tabelas r × c. \\
3. Regress\~ao Log\'{\i}stica Bin\'aria: forma do modelo, estimador de m\'axima verossimilhan\c{c}a, verificando a adequa\c{c}\~ao do modelo, 
interpreta\c{c}\~ao dos par\^ametros e aplica\c{c}\~oes. \\
4. Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica: Modelos de regress\~ao log\'{\i}stica para vari\'aveis ordinais, modelos de regress\~ao log\'{\i}stica para 
vari\'aveis nominais. \\
5. Modelo Log-Linear: an\'alise estratificada, teste de Mantel-Haenszel, tabelas multidimensionais, modelos de independ\^encia 
m\'utua, marginal e condicional, infer\^encia para modelos log-lineares. \\
6. Regress\~ao de Poisson: forma do modelo, infer\^encia e aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{enumerate}[1. ]
	 \item Conceitos B\'asicos: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. (6 aulas)
 \item Tabelas de Conting\^encia: bidimensionais , tridimensionais - Testes de Associa\c{c}\~ao, Raz\~ao de Chances. (18 aulas)
 \item Regress\~ao Log\'{\i}stica Bin\'aria. (6 aulas)
\item Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica (8 aulas)
 \item Modelo Log-Linear. (12 aulas)
 \item Regress\~ao de Poisson. (8 aulas) 
 \item Avalia\c{c}\~oes. (6 aulas)
 \end{enumerate}

\noindent{\it Obs. Tal cronograma \'e apenas uma estimativa e {\bf poder\'a sofrer altera\c{c}\~oes} durante o semestre. Um assunto de um 
t\'opico/aula pode ser revisitado nas aulas seguintes. 
Caso seja necess\'ario, o professor far\'a altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico ou a redistribui\c{c}\~ao das horas 
destinadas a cada t\'opico ou atividade avaliativa}.
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Discutir modelos e t\'ecnicas de an\'alise estat\'{\i}stica para dados categorizados, isto \'e, apresentar ferramentas para An\'alise de 
experimentos em que a vari\'avel resposta \'e por natureza categ\'orica, bem como aquelas em que, por interesse do pesquisador, 
s\~ao categorizadas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar e discutir conceitos referentes \`a An\'alise de Dados Categorizados atrav\'es de uma vis\~ao te\'orica e aplicada, esperando 
que ao final do curso o aluno
saiba:
\begin{enumerate}[1. ]
	 \item realizar testes de hip\'oteses para verificar associa\c{c}\~ao entre vari\'aveis qualitativas e quantificar tal associa\c{c}\~ao;
 \item compreender e aplicar modelos de regress\~ao para dados categ\'oricos e qualitativos.
		 \end{enumerate}
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao expositivas com a utiliza\c{c}\~ao de quadro, retroprojetor e/ou data show. Na sala de aula ser\~ao resolvidos exerc\'{\i}cios 
pertinentes \`a teoria estudada quando necess\'ario.

 Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento
dos/das discentes.
 
 A avalia\c{c}\~ao ser\'a baseada em provas, cujas datas ser\~ao definidas previamente no in\'{\i}cio do curso, podendo sofrer altera\c{c}\~oes.

 Recursos tecnol\'ogicos de uma ou mais das plataformas institucionais SIGAA, Moodle Ip\^e e/ou Google poder\~ao ser utilizadas, 
conforme necessidade.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{enumerate}
\item Ser\~ao realizadas tr\^es provas, $P_1$, $P_2$ e $P_3$ cujas datas s\~ao:
$$P_1: 07/11/2023 \ \ \ \ \ \ \ P_2: 21/12/2023 \ \ \ \ \ \ \ P_2: 30/01/2024 $$
%Al\'em das provas haver\'a apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios nos dias 05, 10 e 12/07/2018

{\bf OBS: As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.}

\item As notas de todas as atividades ser\~ao de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.

\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica ponderada das notas da provas $P_1, P_2$ e $P_3$:

$$MF=0.3P_1 + 0.3P_2 + 0.4 P_3$$

\item Durante a realiza\c{c}\~ao das avalia\c{c}\~oes poder\'a ser solicitado ao/a discente documento de identifica\c{c}\~ao com foto recente 
(preferencialmente crach\'a de identifica\c{c}\~ao da UFG). O/A discente que n\~ao apresentar o documento n\~ao poder\'a realizar a 
avalia\c{c}\~ao.

\item As avalia\c{c}\~oes ser\~ao devolvidas aos alunos, assim que corrigidas pelo professor, em sala de aula, em data previamente 
definida pelo professor. Os alunos que n\~ao comparecerem na data estipulada para entrega das avalia\c{c}\~oes dever\'a retira-las na 
sala do professor.

\item \'E prevista a aplica\c{c}\~ao de prova em segunda chamada para o aluno que perder as provas $P_1, P_2$ e $P_3$, caso a aus\^encia 
seja justificada, de acordo com o novo RGCG (Resolu\c{c}\~ao - CEPEC 1557/2017 ). A prova em segunda chamada deve ser solicitada 
conforme normas do novo RGCG (em at\'e 7 (sete) dias ap\'os a data da avalia\c{c}\~ao). Neste caso, o aluno far\'a a segunda chamada
em data estipulada pelo professor.


\item Se MF maior do que 6,0 (seis) e a frequ\^encia, F, do aluno(a) for suficiente (F maior do que 75 por cento do total de 
horas/aula), este(a) ser\'a declarado(a) aprovado(a). Caso contr\'ario, i.e., se MF menor do que 6,0 ou F menor que 75 por cento do 
total de horas/aula, o(a) aluno(a) ser\'a declarado(a) reprovado(a).
\end{enumerate}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} AGRESTI, A., An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley \& Sons, New York, 1996.

\textbf{[2]:} HOSMER, D. W., e LEMESHOW, S. Applied Logistic Regression, John Wiley \& Sons, New York, 1989.

\textbf{[3]:} GIOLO, S. R. Introdu\c{c}\~ao \`a An\'alise de Dados Categ\'oricos com Aplica\c{c}\~oes. S\~ao Paulo Blucher, 2017.

\textbf{[4]:} PESTANA, M. H.; GAGEIRO, J. N. An\'alise Categ\'orica, Arvores de Decis\~ao e An\'alise de Conte\'udo - Em Ci\^encias Sociais e da Sa\'ude, com o SPSS. Editora Lidel, 2009.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} AGRESTI, A., Categorical Data Analysis, John Wiley \& Sons, New York, 1990.

\textbf{[2]:} FREEMAN, D.H. Applied Categorical Data Analysis. Marcel Dekker, 1987.

\textbf{[3]:} BISHOP, M.M.I.; FIENBERG, S.E.; HOLLAND, P.W. Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. Springer Verlag, 2007.

\textbf{[4]:} COLLET, D, Modelling Binary Data, Chapman e Hall, 1994.

\textbf{[5]:} KATERI, Maria. Contingency Table Analysis: Methods and Implementation Using R. Birkhauser, 2010.

\textbf{[6]:} STOKES, M. E., DAVIS, C. S. e KOCH, G.G., Categorical Data Analysis Using the SAS System, SAS Institute, 1995.

\textbf{[7]:} PAULINO, C. D. e SINGER, J. M. An\'alise de Dados Categorizados. Edgard Blucher, 2006.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} CASSELA, G. e BERGER, R.L. Infer\^encia Estat\'{\i}stica. 1a edi\c{c}\~ao: Editora Cengage, 2010.

\textbf{[2]:} BOLFARINE, H.; SANDOVAL, M. C., Introdu\c{c}\~ao \`a Infer\^encia Estat\'{\i}stica, Ed. Sociedade Brasileira de Matem\'atica, 
2001.
}


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

   3$^a$ & T3 & 306, CAA (50)\\
   3$^a$ & T4 & 306, CAA (50)\\
   5$^a$ & T3 & 104, CAA (24)\\
   5$^a$ & T4 & 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. } & Ter\c{c}as das 17h \`as 18h, na sala 214\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Marcio Augusto Ferreira Rodrigues. & Email: marcioaugusto@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

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


