\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:} & Gest\~ao Da Informa\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0468
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica I}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 96
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & FIC
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/48
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         246M23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Oliviana Xavier Do Nascimento
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica: defini\c{c}\~ao de estat\'{\i}stica, atua\c{c}\~ao do estat\'{\i}stico, popula\c{c}\~ao, amostra, natureza dos dados, tipos de vari\'aveis, m\'etodo estat\'{\i}stica, s\'eries estat\'{\i}sticas, propor\c{c}\~ao, raz\~ao, porcentagem, arredondamento de n\'umeros e somat\'orios e suas propriedades. Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas. Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas. Medidas de posi\c{c}\~ao: m\'edia, moda, mediana. M\'edias separatrizes: quartil, decil e percentil. Medidas de dispers\~ao: medidas de dispers\~ao absoluta (amplitude total, desvio-m\'edio, desvio padr\~ao e vari\^ancia) e medidas de dispers\~ao relativa (coeficiente de varia\c{c}\~ao de Pearson). Medidas de assimetria e curtose. Introdu\c{c}\~ao a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear. Introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas. Estudo de caso: an\'alise descritiva de dados socioambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  \begin{enumerate}

\item
Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica: defini\c{c}\~ao de estat\'{\i}stica, atua\c{c}\~ao do estat\'{\i}stico, popula\c{c}\~ao, amostra, natureza dos 
dados, tipos de
vari\'aveis, m\'etodo estat\'{\i}stico, s\'eries estat\'{\i}sticas, propor\c{c}\~ao, raz\~ao, porcentagem, arredondamento de 
n\'umeros e somat\'orios e
suas propriedades. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\item
Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas: tabelas de frequ\^encias para 
vari\'aveis qualitativas e
quantitativas. Tabelas de frequ\^encias para vari\'aveis quantitativas: dados tabulados n\~ao agrupados em 
classe, dados tabulados
agrupados em classe. Elementos de uma distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias: frequ\^encia simples absoluta, 
amplitude total, classe,
limites de classe, amplitude do intervalo de classe, ponto m\'edio da classe. Tipos de frequ\^encias: simples 
(absoluta e relativa),
acumulada (crescente (absoluta e relativa) e decrescente (absoluta e relativa)). Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas: gr\'afico em barras (horizontais), 
gr\'afico em setores,
gr\'afico em barras (verticais), gr\'afico ramos-e-folhas, gr\'afico de dispers\~ao unidimensional (gr\'afico de 
pontos), gr\'aficos em
linhas (ou lineares), histograma, poligonal caracter\'{\i}stica, pol\'{\i}gno de frequ\^encias. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item
Medidas de posi\c{c}\~ao: m\'edia, moda, mediana. M\'edia: m\'edia aritm\'etica simples, m\'edia aritm\'etica 
ponderada, propriedades da
m\'edia aritm\'etica, m\'edia geom\'etrica, propriedades da m\'edia geom\'etrica, m\'edia harm\^onica, propriedades 
da m\'edia
harm\^onica, m\'edia quadr\'atica, propriedades da m\'edia quadr\'atica. Moda: moda para valores n\~ao 
tabulados, moda para valores
tabulados agrupados e n\~ao agrupados em classes, moda bruta, m\'etodo de King, m\'etodo de Czuber. 
Mediana: mediana para
dados n\~ao tabulados, mediana para dados tabulados agrupados e n\~ao agrupados em classes. Rela\c{c}\~oes 
entre m\'edia, moda e
mediana. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\item

Medidas separatrizes (quartil, decil e percentil): defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes.. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item
Medidas de dispers\~ao. Amplitude total: defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes. Amplitude interquart\'{\i}lica: defini\c{c}\~ao e 
aplica\c{c}\~oes. Desvio-m\'edio:
defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes para dados brutos e agrupados em classes. Desvio-padr\~ao: defini\c{c}\~ao, propriedades 
e aplica\c{c}\~oes para
dados brutos e agrupados em classes. Vari\^ancia: defini\c{c}\~ao, propriedades e aplica\c{c}\~oes para dados brutos e 
agrupados em
classes. Coeficiente de Varia\c{c}\~ao de Pearson: defini\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes. Aplica\c{c}\~oes em ambiente 
computacional.

\item
Medidas de assimetria e curtose. Momentos. Medidas de assimetria: tipos de curas, m\'etodo da 
compara\c{c}\~ao entre medidas de
tend\^encia central, coeficiente (\'{\i}ndice de Pearson), coeficiente quartil de assimetria, coeficiente de 
assimetria entre os percentis
10 e 90, coeficiente momento de assimetria. Medidas de curtose: tipos de curva, coeficiente percent\'{\i}lico 
de curtose,
coeficiente momento de curtose. Gr\'afico box-plot (defini\c{c}\~ao, interpreta\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~oes). Aplica\c{c}\~oes em 
ambiente
computacional.

\item
Introdu\c{c}\~ao a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear: correla\c{c}\~ao linear simples, coeficiente de correla\c{c}\~ao 
linear de Pearson,
introdu\c{c}\~ao \`a regress\~ao linear simples. Introdu\c{c}\~ao \`a regress\~ao linear simples: gr\'afico de dispers\~ao 
bidimensional, ajuste da
reta, poder explicativo do modelo. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\item
Introdu\c{c}\~ao a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas: tabelas de conting\^encia, coeficiente de 
conting\^encia,
interpreta\c{c}\~ao. Aplica\c{c}\~oes em ambiente computacional.

\end{enumerate}
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{itemize}
\item[1.] Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica (12 h/a)
\item[2.] Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e quantitativas (12 h/aula)
\item[3.] Representa\c{c}\~ao gr\'afica de vari\'aveis qualitativas e quantitativas (6 h/a)
\item[4.] Medidas de posi\c{c}\~ao (10 h/a)
\item[5.] Medidas separatrizes (4 h/a)
\item[6.] Medidas de dispers\~ao (8 h/a)
\item[7.] Medidas de assimetria e curtose (8 h/a)
\item[8.] Introdu\c{c}\~ao \`a an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear (10 h/a)
\item[9.] Introdu\c{c}\~ao \`a an\'alise bidimensional de vari\'aveis qualitativas (8 h/a)
\item[10.] Semin\'ario final em grupos (4 h/a)
\item[11.] Avalia\c{c}\~oes e devolutivas sobre as avalia\c{c}\~oes (8h/a)
\item[12.] Participa\c{c}\~ao dos estudantes na semana do CONPEEX (6h/a)

\end{itemize}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Capacitar o discente na utiliza\c{c}\~ao de conceitos e t\'ecnicas fundamentais da Estat\'{\i}stica Descritiva,
promovendo o desenvolvimento de habilidades computacionais e anal\'{\i}ticas para a coleta, organiza\c{c}\~ao,
sumariza\c{c}\~ao, representa\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao cr\'{\i}tica de diferentes conjuntos de dados.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{itemize}
\item[1.] Compreender e aplicar os conceitos fundamentais da Estat\'{\i}stica e as t\'ecnicas de amostragem
e organiza\c{c}\~ao de dados em tabelas de distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias para vari\'aveis qualitativas e
quantitativas.

\item[2.] Compreender e aplicar os m\'etodos de representa\c{c}\~ao gr\'afica adequados a cada tipo de
vari\'avel, utilizando ferramentas computacionais para a constru\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao visual de dados.

\item[3.] Compreender e aplicar o c\'alculo e a interpreta\c{c}\~ao de medidas descritivas de posi\c{c}\~ao,
separatrizes, dispers\~ao, assimetria e curtose para a s\'{\i}ntese num\'erica de dados.

\item[4.] Compreender e aplicar as t\'ecnicas iniciais de an\'alise bidimensional, explorando a
associa\c{c}\~ao entre vari\'aveis qualitativas e os conceitos de correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples.

\item[5.] Compreender e aplicar ferramentas e softwares computacionais na manipula\c{c}\~ao de dados, no
processamento de rotinas estat\'{\i}sticas e na elabora\c{c}\~ao de an\'alises descritivas integradas.

\item[6.] Compreender e aplicar a s\'{\i}ntese do conhecimento adquirido por meio do desenvolvimento e
apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios pr\'aticos em grupo, estimulando a autonomia e o trabalho colaborativo.
\item[7.] Compreender e aplicar a pr\'atica cont\'{\i}nua de resolu\c{c}\~ao de problemas e an\'alises de dados em
sala de aula, desenvolvendo o racioc\'{\i}nio aut\^onomo, a execu\c{c}\~ao presencial e a troca direta com o
professor e colegas.
\end{itemize}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \begin{itemize}
\item O conte\'udo program\'atico ser\'a desenvolvido por meio de aulas expositivas (quadro, giz e/ou data
show) e pr\'aticas computacionais em laborat\'orio ou em sala, abordando defini\c{c}\~oes, conceitos,
resultados e
exemplos, sempre buscando a reflex\~ao de abordagens feitas por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios ou
discuss\~oes de problemas.
\item Ser\~ao aplicadas atividades durante as aulas para pr\'atica e fixa\c{c}\~ao dos conte\'udos ministrados
dos conte\'udos. Al\'em disso, trabalhos e atividades extraclasse ser\~ao aplicados como forma de refor\c{c}ar
o di\'alogo realizado durante as aulas.
\item O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico,
bem como, nas datas das avalia\c{c}\~oes.
\item Os estudantes ser\~ao incentivados a demonstrar seus conhecimentos adquiridos por meio da
resolu\c{c}\~ao de problemas em sala e fora dela.
\item O atendimento individual extraclasse a qualquer aluno (a) da disciplina est\'a garantido (ver
hor\'ario de atendimento) e o atendimento extraclasse por monitores depender\'a da disponibilidade (ver
hor\'ario em https://ime.ufg.br/ e clicar em ensino, depois monitoria).
\item As atividades supervisionadas mencionadas no Art. 16 do RGCG ser\~ao apresentadas pelo professor
em sala de aula e supervisionadas no hor\'ario de atendimento da disciplina.

\end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
\item Os estudantes ser\~ao avaliados continuamente durante o semestre e ter\~ao que realizar tr\^es tipos
de avalia\c{c}\~oes: avalia\c{c}\~oes individuais (P1 e P2), atividades realizadas em sala (AS), que
eventualmente, podem ser solicitadas para serem realizadas ou conclu\'{\i}das extraclasse e um semin\'ario
ao final da disciplina (SMF)
\item As avalia\c{c}\~oes individuais (P1 e P2) ocorrer\~ao nas seguintes datas:
\begin{itemize}
\item P1: 18/09/2026;
\item P2: 07/12/2026 
\end{itemize}

\item A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes, P1, P2, AS e SMF estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0
(dez) pontos.
\item A nota AS ser\'a composta pela m\'edia aritm\'etica de todas as atividades te\'oricas e pr\'aticas
desenvolvidas durante o semestre, com exce\c{c}\~ao do semin\'ario, sendo que, para cada atividade, ser\'a
atribu\'{\i}da uma nota de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos, que buscar\'a medir n\~ao s\'o a conclus\~ao da
atividade, mas o engajamento percebido dos discentes na atividade. Para isso, ser\~ao priorizadas
atividades e trabalhos realizados durante as aulas.
\item A nota SMF ser\'a obtida a partir de um semin\'ario realizado ao fim da disciplina em que o
objetivo ser\'a realizar uma an\'alise descritiva de dados sobre um tema a ser definido pelo professor,
utilizando as ferramentas de estat\'{\i}sticas descritivas estudadas durante a disciplina. Mais detalhes
sobre o semin\'ario ser\~ao apresentados em momento oportuno pelo professor, resguardando a janela de
tempo para que os discentes possam se organizar e preparar o semin\'ario.

\item A M\'edia Final (MF) ser\'a calculada da seguinte forma:

\begin{center}
\begin{equation}
MF = \dfrac{2P1 + 3P2 + 3AS + 2SMF}{10}
\end{equation}

\end{center}


\item Ap\'os a corre\c{c}\~ao das provas, as notas ser\~ao lan\c{c}adas no SIGAA (podendo ser em formato PDF) e na
primeira aula subsequente as avalia\c{c}\~oes ser\~ao devolvidas aos discentes em sala de aula. Caso o(a)
discente n\~ao retire sua avalia\c{c}\~ao em sala de aula, poder\'a retir\'a-la na sala do professor no IME, com
pr\'evio agendamento.
\item Ao t\'ermino do semestre, a nota final ser\'a depositada no SIGAA.
\item Haver\'a avalia\c{c}\~ao em segunda chamada para o(a) discente que perder qualquer uma das avalia\c{c}\~oes
P1, P2, ou TL, somente se o(a) discente apresentar justificativa da aus\^encia, de acordo com o RGCG.
As
solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas e enviadas para o e-mail eletr\^onico do
professor, devidamente justificadas e comprovadas.
\item Se a m\'edia final (MF) for maior ou igual a 6,0 (seis) e a frequ\^encia do(a) discente for no
m\'{\i}nimo de 75\% do total de horas/aula, este(a) ser\'a declarado(a) aprovado(a). Caso contr\'ario, o(a)
discente
ser\'a declarado reprovado(a).

\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} TOLEDO, G. L. e OVALLE, I. I. Estat\'{\i}stica b\'asica. S\~ao Paulo Atlas, 2a edi\c{c}\~ao, 1985.

\textbf{[2]:} BUSSAB W. O., MORETTIN P. A., Estat\'{\i}stica B\'asica, 5a ed., Saraiva, S\~ao Paulo, 2006.

\textbf{[3]:} MAGALH\~AES, M. N. e LIMA, A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp, 2005.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} MARTINS, G.A., Estat\'{\i}stica Geral e Aplicada. 3a ed., S\~ao Paulo Atlas, 2005.

\textbf{[2]:} STEVENSON, W.J., Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao, S\~ao Paulo Harbra, 1987.

\textbf{[3]:} CRESPO, A. A. Estat\'{\i}stica F\'acil. S\~ao Paulo Saraiva, 2002.

\textbf{[4]:} MAGALH\~AES, M. N. e LIMA, A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp, 2005.

\textbf{[5]:} TRIOLA, M.F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 2008.

\textbf{[6]:} WEBSTER, A., L. Estat\'{\i}stica aplicada \`a Administra\c{c}\~ao e Economia. McGraw Hill, 3a e, 2006.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB W. O., MORETTIN P. A., Estat\'{\i}stica B\'asica, 5a ed., Saraiva, S\~ao Paulo, 2006. (B2)

\textbf{[2]:} TRIOLA, M.F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 2008. (C5)

\textbf{[3]:} TOLEDO, G. L. e OVALLE, I. I. Estat\'{\i}stica b\'asica. S\~ao Paulo Atlas, 2a edi\c{c}\~ao, 1985. (B1)
}


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

   2$^a$ & M2 & 105, CAA (50)\\
   2$^a$ & M3 & 105, CAA (50)\\
   4$^a$ & M2 & 104, CAA (24)\\
   4$^a$ & M3 & 104, CAA (24)\\
   6$^a$ & M2 & 105, CAA (50)\\
   6$^a$ & M3 & 105, CAA (50)\\
\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 16:00 \`as 17:00. Sala 226/IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Oliviana Xavier Do Nascimento. & Email: oliviananascimento@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Oliviana Xavier Do Nascimento}\end{center}


