\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:} & 2022.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0134
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica Computacional Ii}
         &
         \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:}
         &
         245n23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estima\c{c}\~ao de densidades: estimador de n\'ucleo, spline, LOWESS, estima\c{c}\~ao Bayesiana de curvas. M\'etodos estat\'{\i}sticos intensivos: m\'etodos Monte Carlo via cadeias de Markov, amostrador de Gibbs, algoritmo de Metropolis-Hastings, diagn\'osticos de converg\^encia, Algoritmo EM.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Estima\c{c}\~ao de densidades: estimador de n\'ucleo, spline, LOWESS, estima\c{c}\~ao Bayesiana de curvas. \\
2. M\'etodos estat\'{\i}sticos intensivos: m\'etodos Monte Carlo via cadeias de Markov, amostrador de Gibbs, 
algoritmo de 
Metropolis-Hastings, diagn\'osticos de converg\^encia, Algoritmo EM.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao do plano de ensino (2 horas/aula) \\
Conpeex (4 horas/aula) \\
Introdu\c{c}\~ao e revis\~ao sobre m\'etodos de gera\c{c}\~ao de valores aleat\'orios (12 horas/aula) \\
Estima\c{c}\~ao de densidades. (6 horas/aula) \\
M\'etodos estat\'{\i}sticos intensivos: M\'etodos Monte Carlo. (22 horas/aula) \\ 
M\'etodos estat\'{\i}sticos intensivos: Bootstrap, Jacknife e Valida\c{c}\~ao cruzada. (10 horas/aula) \\
M\'etodos Monte Carlo via cadeias de Markov: algoritmo de Metropolis-Hastings, diagn\'osticos de 
converg\^encia e 
amostrador de Gibbs. (24 horas/aula) \\
Algoritmo EM: Teoria e Aplica\c{c}\~oes (6 horas/aula) \\
Atividades avaliativas (10 horas/aula)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Resolver problemas envolvendo fen\^omenos aleat\'orios usando ferramentas computacionais. \\
Conhecer e saber aplicar os conceitos computacionais b\'asicos e aplic\'a-los na teoria de probabilidade e 
estat\'{\i}stica.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Saber aplicar os conceitos de bootstrap e valida\c{c}\~ao cruzada em resolu\c{c}\~ao de problemas estat\'{\i}sticos. \\
Familiarizar os alunos com M\'etodos Monte Carlo via cadeias de Markov. \\
Conhecer e saber aplicar o algoritmo EM e M\'etodos computacionalmente intensivos.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas com uso de recursos computacionais para auxiliar na compreens\~ao dos t\'opicos 
abordados. \\
O software R ser\'a utilizado nas aulas de laborat\'orio. \\
Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, que cobrir\~ao a mat\'eria ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. 
O objetivo 
das listas \'e criar o h\'abito do estudo frequente e a an\'alise dos conte\'udos abordados, al\'em de promover o 
desenvolvimento de habilidades e incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao de problemas e refor\c{c}ar a 
compreens\~ao e 
aprofundar o conhecimento dos alunos. \\
O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico. \\
Poder\'a ser utilizado o conhecimento tecnol\'ogico desenvolvido durante o Ensino Remoto Emergencial. \\
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A M\'edia Final (MF) ser\'a composta por cinco notas, sendo elas: quatro Provas (P1, P2, P3 e P4) e uma nota 
de 
Atividades (A). As datas previstas para as provas s\~ao: \\
(i) P1 - 07/11/2022; \\
(ii) P2 - 15/12/2022; \\
(iii) P3 - 12/01//2023; \\
(iv) P4 - 23/02/2023; \\
As atividades que comp\~oem a nota de Atividades ser\~ao disponibilizadas durante o decorrer do semestre. 
\\

A m\'edia final \'e dada por MF = (P1+3P2+2P3+3P4+A)/10. \\

Observa\c{c}\~oes: \\
As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais altera\c{c}\~oes; \\
A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0 (dez); \\
O conte\'udo da prova ser\'a aquele abordado at\'e a aula imediatamente antes da avalia\c{c}\~ao; \\
Ap\'os a corre\c{c}\~ao das atividades avaliativas, as notas ser\~ao lan\c{c}adas no SIGAA; \\
A pr\'oxima avalia\c{c}\~ao s\'o poder\'a ocorrer depois de no m\'{\i}nimo 4 dias ap\'os a divulga\c{c}\~ao da nota da 
avalia\c{c}\~ao 
anterior; \\
Ao t\'ermino do semestre, a m\'edia final ser\'a depositada no SIGAA; \\
Solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas; \\
O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75% e a m\'edia final for igual ou superior a 
6,0 
pontos. \\
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} RONALD A. THISTED, Elements of Statistical Computing Numerical Computation, Chapman and HallCRC, 
1988.

\textbf{[2]:} RIZZO, M., Statistical Computing with R. Chapman \& Hall, 2007.

\textbf{[3]:} RIPLEY, Stochastic Simulation, John Wiley \& Sons,1987.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} MANTOVAN, PIETRO, SECCHI, PIERCESARE. Complex Data Modeling and Computationally Intensive 
Statistical Methods, 1st Edition, Hardcover, Springer, 2010.

\textbf{[2]:} GIVENS, G. H. \& HOETING, J. A., Computational Statistics. John Wiley \& Sons, 2005.

\textbf{[3]:} ROSS, S. Simulation. Academic Press, 4 edition, 2006.

\textbf{[4]:} JONES, O, MAILLARDET, R. \& ROBINSON, A. Introduction to Scientific Programming and Simulation 
Using R. CRC Press, 2009.

\textbf{[5]:} DANI GAMERMAN, Markov Chain Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Chapman and 
HallCRC,1998.

\textbf{[6]:} ROBERT AND CASELLA , Statistical Methods, Springer-Verlag.1999.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} 
}


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

   2$^a$ & N2 & 106, CAB (24)\\
   2$^a$ & N3 & 106, CAB (24)\\
   4$^a$ & N2 & 106, CAB (24)\\
   4$^a$ & N3 & 106, CAB (24)\\
   5$^a$ & N2 & 106, CAB (24)\\
   5$^a$ & N3 & 106, 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. } & Ter\c{c}a-feira, 18h \`as 19h, sala 107 do IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Eder Angelo Milani. & Email: edermilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Eder Angelo Milani}\end{center}


