\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:} & 2023.1 &
         \textbf{Curso:} & Nutri\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & B
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0032
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Bioestat\'{\i}stica}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & FANUT
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         46t45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Cynthia Arantes Vieira Tojeiro
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao de dados, caracteriza\c{c}\~ao de popula\c{c}\~oes baseada em par\^ametros e estat\'{\i}sticas: m\'edia, mediana, moda, desvio-padr\~ao, coeficiente de varia\c{c}\~ao. No\c{c}\~oes sobre probabilidade: fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos independentes e teorema de Bayes. Risco relativo. Raz\~ao de Odds. Vari\'avel aleat\'oria discreta e cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas: Bernoulli, Binomial, Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas: Normal, t-Student e Qui-quadrado. No\c{c}\~oes sobre amostragem. Distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia. Intervalo de confian\c{c}a para m\'edia. Testes de Hip\'oteses: Conceitos b\'asicos e procedimentos usuais. Teste de qui- quadrado para independ\^encia. Medidas de associa\c{c}\~ao. Teste de Shapiro-Wilk para normalidade. Teste F para vari\^ancia. Testes de hip\'oteses para as m\'edias de duas popula\c{c}\~oes. An\'alise de vari\^ancia com um fator de classifica\c{c}\~ao. Teste de Bonferoni. Diagrama de dispers\~ao. Coeficiente de correla\c{c}\~ao linear. Regress\~ao linear simples.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a Bioestat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes de amostragem: conceito e objetivos. Popula\c{c}\~ao e amostra. Tipos 
de Dados. Tipos de vari\'aveis. Amostragem aleat\'oria simples, amostragem estratificada, amostragem por 
conglomerados, amostragem sistem\'atica, amostragem por conveni\^encia.

2. Estat\'{\i}stica Descritiva: resumo de dados em tabelas e gr\'aficos. Estat\'{\i}sticas e par\^ametros: m\'edia, 
mediana, moda, vari\^ancia, desvio padr\~ao e coeficiente de varia\c{c}\~ao.

3. No\c{c}\~oes de probabilidade: fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos 
independentes. Risco relativo. Raz\~ao de Odds.

4. Vari\'aveis aleat\'orias: apresenta\c{c}\~ao vari\'avel aleat\'oria discreta e cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas: 
Bernoulli, Binomial, Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas: Normal, t-Student e Qui-quadrado.

5. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Estima\c{c}\~ao Intervalar: distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia. Intervalo de confian\c{c}a para 
m\'edia.

6. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Testes de Hip\'oteses: conceitos b\'asicos, regras de decis\~ao, p-valor. Testes de qui-
quadrado para independ\^encia e medidas de associa\c{c}\~ao para vari\'aveis qualitativas. Teste de Shapiro-Wilk. 
Teste F para compara\c{c}\~ao de duas vari\^ancias. Teste de hip\'oteses para compara\c{c}\~ao de m\'edias de duas 
popula\c{c}\~oes.

7. An\'alise de Vari\^ancia: an\'alise de vari\^ancia com um fator de classifica\c{c}\~ao. Teste de compara\c{c}\~oes 
m\'ultiplas.

8. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: diagrama de dispers\~ao. Coeficiente de Correla\c{c}\~ao Linear. Reta de 
regress\~ao e predi\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a Bioestat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes de amostragem: conceito e objetivos. Popula\c{c}\~ao e amostra. Tipos
de Dados. Tipos de vari\'aveis. Amostragem aleat\'oria simples, amostragem estratificada, amostragem por
conglomerados, amostragem sistem\'atica, amostragem por conveni\^encia. (06 horas/aula)\\

2. Estat\'{\i}stica Descritiva: resumo de dados em tabelas e gr\'aficos. Estat\'{\i}sticas e par\^ametros: m\'edia,
mediana, moda, vari\^ancia, desvio padr\~ao e coeficiente de varia\c{c}\~ao. (06 horas/aula)\\

3. No\c{c}\~oes de probabilidade: fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos
independentes. Risco relativo. Raz\~ao de Odds. (08 horas/aula)\\


4. Vari\'aveis aleat\'orias: apresenta\c{c}\~ao vari\'avel aleat\'oria discreta e cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas:
Bernoulli, Binomial, Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas: Normal, t-Student e Qui-quadrado. (08 horas/aula)\\


5. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Estima\c{c}\~ao Intervalar: distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia. Intervalo de confian\c{c}a para
m\'edia. (08 horas/aula)\\


6. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Testes de Hip\'oteses: conceitos b\'asicos, regras de decis\~ao, p-valor. Testes de qui-
quadrado para independ\^encia e medidas de associa\c{c}\~ao para vari\'aveis qualitativas. Teste de Shapiro-Wilk.
Teste F para compara\c{c}\~ao de duas vari\^ancias. Teste de hip\'oteses para compara\c{c}\~ao de m\'edias de duas
popula\c{c}\~oes. (08 horas/aula)\\


7. An\'alise de Vari\^ancia: an\'alise de vari\^ancia com um fator de classifica\c{c}\~ao. Teste de compara\c{c}\~oes
m\'ultiplas. (04 horas/aula)\\

8. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: diagrama de dispers\~ao. Coeficiente de Correla\c{c}\~ao Linear. Reta de
regress\~ao e predi\c{c}\~ao. (06 horas/aula)\\

9. Provas (04 horas/aula).\\

10. Semin\'arios (06 horas-aulas)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer ao aluno do curso de Nutri\c{c}\~ao conhecimentos b\'asicos em Estat\'{\i}stica Descritiva, Introdu\c{c}\~ao ao C\'alculo das 
Probabilidades, Introdu\c{c}\~ao a Infer\^encia Estat\'{\i}stica, al\'em de uma introdu\c{c}\~ao a An\'alise de Correla\c{c}\~ao e Regress\~ao Linear, 
aplicados na \'area da Bioestat\'{\i}stica.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  1. Fornecer ao aluno conhecimentos introdut\'orios de Bioestat\'{\i}stica.\\
2. Tornar o aluno capaz de realizar uma An\'alise Explorat\'oria de Dados de maneira completa e
com embasamento te\'orico, isto \'e, realizar an\'alise gr\'afica, tabular e c\'alculo de medidas
estat\'{\i}sticas.\\
3. Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de Probabilidades.\\
4. Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de Infer\^encia Estat\'{\i}stica.\\
5. Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de An\'alise de Correla\c{c}\~ao e Regress\~ao Linear.\\
6. Habituar o aluno \`a an\'alise e interpreta\c{c}\~ao de dados.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz e/ou retroprojetor, assim como, o uso do programas computacionais livres
 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, tanto no contexto te\'orico
como pr\'atico.
Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento
dos alunos.
A avalia\c{c}\~ao ser\'a baseada em provas (avalia\c{c}\~oes escritas), individuais, cujas datas ser\~ao definidas previamente no in\'{\i}cio do 
curso, podendo sofrer altera\c{c}\~oes.
Orienta\c{c}\~oes para o desenvolvimento do Trabalho Pr\'atico (pesquisa com coleta de dados e infer\^encia)
ser\~ao realizadas em sala de aula e em hor\'ario de atendimento.
Os trabalhos e listas de exerc\'{\i}cios ser\~ao disponibilizados no SIGAA.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas avalia\c{c}\~oes escritas, 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 obtida da seguinte forma: MF = (0.30xA1)+(0.40xA2)+(0.20xS)+(0.1xLT).\\
Calend\'ario das avalia\c{c}\~oes: 
* Avalia\c{c}\~ao Te\'orica (A1): 06/06/2023 . \\
* Avalia\c{c}\~ao Te\'orica (A2): 10/08/2023. \\
* Semin\'ario (S): 17/08/2023, 22/08/2023 e 24/08/2023.\\
 * 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 01/08/2023.\\
 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 ser\'a dia 17/08/2023 e as apresenta\c{c}\~oes ser\~ao realizadas nos dias 17/08/2023 , 
22/08/2023 e 24/08/2023. 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 01 de agosto de 2023
ou n\~ao tiver entregado o relat\'orio at\'e o dia 17/08/2023 ou faltar as apresenta\c{c}\~oes ter\'a nota zero no semin\'ario. \\
Observa\c{c}\~oes Importantes:\\ 
i) 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. 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; \\
ii) O aluno ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 (seis) pontos; \\
iii) 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;\\
iv) 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; \\
 v) 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]:} VIEIRA,S. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica. 3$^a$ ed. Rio de janeiro Campus, 1998.

\textbf{[2]:} ARANGO, H. G. Bioestat\'{\i}stica te\'orica e computacional. 3$^a$ ed. Rio de janeiro Guanabara Koogan, 2009.

\textbf{[3]:} PAGANO,M. Princ\'{\i}pios de bioestat\'{\i}stica. Tradu\c{c}\~ao da 2$^a$ Edi\c{c}\~ao Norte Americana. S\~ao Paulo Cengage 
Lerning, 2011.

\textbf{[4]:} VIEIRA, S. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica. 3. ed. Rio de Janeiro Editora Campus,1998.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} BEIGUELMAN B. Curso pr\'atico de bioestat\'{\i}stica. 5. ed. Ribeir\~ao Preto Funda\c{c}\~ao de Pesquisas Cient\'{\i}ficas 
de Ribeir\~ao Preto, 2002.

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

\textbf{[3]:} BUSSAB, O. W; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. S\~ao Paulo Saraiva, 2004.

\textbf{[4]:} BERQU\'O, E. S.; SOUZA, J. M. P.; GOTLIEB, S. L. D. Bioestat\'{\i}stica. 2. ed. S\~ao Paulo EPU, 1981.

\textbf{[5]:} DORIA FILHO, U. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica para simples mortais. 3. ed. S\~ao Paulo Neg\'ocio Editora, 1999.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} PAGANO,M. Princ\'{\i}pios de bioestat\'{\i}stica. Tradu\c{c}\~ao da 2$^a$ Edi\c{c}\~ao Norte Americana. S\~ao Paulo Cengage 
Lerning, 2011.

\textbf{[2]:} ARANGO, H. G. Bioestat\'{\i}stica te\'orica e computacional. 3$^a$ ed. Rio de janeiro Guanabara Koogan, 2009.

\textbf{[3]:} VIEIRA,S. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica. 3$^a$ ed. Rio de janeiro Campus, 1998.
}


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

   4$^a$ & A4 & 210, CAD (80)\\
   4$^a$ & A5 & 210, CAD (80)\\
   6$^a$ & A4 & 210, CAD (80)\\
   6$^a$ & A5 & 210, CAD (80)\\
\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 14:50 \'as 15:50hs\\
\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}


