\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:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0220
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Modelos Lineares}
         &
         \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:}
         &
         35n23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Cynthia Arantes Vieira Tojeiro
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  T\'opicos em \'Algebra Linear: Opera\c{c}\~oes com matrizes. Matrizes inversas generalizadas: A inversa Penrose. Distribui\c{c}\~ao Normal Multivariada. Distribui\c{c}\~ao de Formas Quadr\'aticas: Distribui\c{c}\~ao Chi Quadrado n\~ao Central e Distribui\c{c}\~ao F n\~ao central. Independ\^encia de Formas Quadr\'aticas e lineares. Modelo Lineares de posto completo: Modelo de Regress\~ao: Estima\c{c}\~ao e Testes de Hip\'otese para os par\^ametros. Modelos de posto incompleto: Modelos de Delineamento Experimental. Estima\c{c}\~ao, Fun\c{c}\~oes estim\'aveis. Testes de hip\'otese. Modelo de um crit\'erio de classifica\c{c}\~ao. Modelo de dois crit\'erios de classifica\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao e conceitos b\'asicos: Resultados Matriciais. \\
2. Distribui\c{c}\~ao Normal Multivariada. \\
3. Distribui\c{c}\~ao de Formas Quadr\'aticas: Distribui\c{c}\~ao Chi Quadrado n\~ao Central e Distribui\c{c}\~ao F n\~ao central. \\
4. Modelos com Matriz de Planejamento de Posto Completo: Modelo, Estima\c{c}\~ao e Testes de Hip\'otese para os par\^ametros. \\
5. Modelos com Matriz de Planejamento de Posto Incompleto: Modelo, Estima\c{c}\~ao, Fun\c{c}\~oes estim\'aveis e Testes de hip\'otese. \\
6. Modelo de um crit\'erio de classifica\c{c}\~ao. Modelo de dois crit\'erios de classifica\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao e conceitos b\'asicos: Resultados Matriciais. (10 horas/aula)\\
2. Distribui\c{c}\~ao Normal Multivariada. (6 horas/aula)\\
3. Distribui\c{c}\~ao de Formas Quadr\'aticas: Distribui\c{c}\~ao Chi Quadrado n\~ao Central e Distribui\c{c}\~ao F n\~ao central. (8 horas/aula) \\
4. Modelos com Matriz de Planejamento de Posto Completo: Modelo, Estima\c{c}\~ao e Testes de Hip\'otese para os par\^ametros. (12 
horas/aula) \\
5. Modelos com Matriz de Planejamento de Posto Incompleto: Modelo, Estima\c{c}\~ao, Fun\c{c}\~oes estim\'aveis e Testes de hip\'otese. 
(10 horas/aula) \\
6. Modelo de um crit\'erio de classifica\c{c}\~ao. Modelo de dois crit\'erios de classifica\c{c}\~ao. (6 horas/aula)\\
7. Avalia\c{c}\~oes (6 horas/aula)\\
8. Semin\'arios (6 horas/aula)\\
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  A disciplina tem como objetivo principal introduzir a teoria de modelos lineares de posto completo e incompleto, focalizando 
nos aspectos te\'oricos, como s\~ao os m\'etodos de estima\c{c}\~ao, as propriedades dos estimadores e testes de hip\'oteses utilizados na 
compara\c{c}\~ao de modelos.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar e discutir conceitos referentes a modelos lineares atrav\'es de uma vis\~ao te\'orica e aplicada, esperando que ao final do 
curso o aluno saiba:\\
i)	Identificar modelos lineares de posto completo e incompleto.\\
ii)	Conhecer e entender as propriedades dos estimadores, assim como realizar infer\^encias a partir dos modelos estudados.\\
iii)	Relacionar os conceitos das disciplinas de Infer\^encia I e II com a teoria de modelos lineares.\\
iv)	Tenha base te\'orica consistente que permita um melhor desempenho nas disciplinas de An\'alise de Regress\~ao, Planejamento 
de Experimentos e An\'alise Multivariada.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz e/ou data-show e aulas pr\'aticas com o uso de computador 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, de 
forma anal\'{\i}tica e computacional. Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento 
dos alunos. O est\'{\i}mulo \`a participa\c{c}\~ao dos(as) discentes ser\'a feito por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e semin\'arios, assim como 
amplas discuss\~oes a respeito do conte\'udo program\'atico
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas quatro avalia\c{c}\~oes P1, P2 , S e L. Todas as atividades valer\~ao 10 (dez) pontos e ir\~ao compor a nota final com o 
peso conforme express\~ao abaixo:\\
•	NF = 0.3*P1 + 0.3*P2 + 0.3*S+0.1*L\\
onde P1 e P2= provas te\'oricas e/ou computacionais; S=semin\'arios e L= listas de exerc\'{\i}cios\\
	Datas das avalia\c{c}\~oes:\\
i)	Primeira Avalia\c{c}\~ao (P1): 01/06/2023;\\
ii)	Segunda Avalia\c{c}\~ao (P2): 10/08/2023;\\
iii)	Semin\'ario (S): a ser definido;\\
iv) Listas de exerc\'{\i}cios (L) durante o decorrer do curso.\\
• Observa\c{c}\~oes:\\
1. Essas datas poder\~ao sofrer altera\c{c}\~oes.\\
2. 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 (IME). 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. 2. O aluno ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 
(seis) pontos; \\
3. 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.\\
 4. 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.\\
 5. 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]:} FARAWAY J. J., Linear Models With R, Chapman \& Hall, 2004.

\textbf{[2]:} RAUDENBUSH S. W., BRYK A. S., Hierarchical Linear Models Applications and Data Analysis Methods, Sage Publications, 2001.

\textbf{[3]:} RAVISHANKER N., DEY D K. A First Course in Linear Model Theory, Chapman \& Hall, 2001.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} LITTELL R., STROUP W. W., FREUND R., SAS for Linear Models, Wiley-SAS, 2002.

\textbf{[2]:} ZELTERMAN, D. Applied Linear Models With Sas. Editora CAMBRIDGE USA. SEARLE, S.R. Linear Models, 1997.

\textbf{[3]:} MENDEZ RAMIREZ, I. Modelos estadisticos lineales interpretaction y applications. FoccaviConacyt, 1976.

\textbf{[4]:} HOCKING, RONALD R. Methods And Applications Of Linear Models. John Wiley, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} FARAWAY J. J., Linear Models With R, Chapman \& Hall, 2004.

\textbf{[2]:} RAVISHANKER N., DEY D K. A First Course in Linear Model Theory, Chapman \& Hall, 2001.

\textbf{[3]:} MENDEZ RAMIREZ, I. Modelos estadisticos lineales interpretaction y applications. FoccaviConacyt, 1976.
}


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

   3$^a$ & N2 & 208, CAC (35)\\
   3$^a$ & N3 & 208, CAC (35)\\
   5$^a$ & N2 & 105, CAC (20)\\
   5$^a$ & N3 & 105, CAC (20)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Quintas feiras das 17:30 \'as 18:30hs - sala 229 IME\\
\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}


