\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:} & 2025.1 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0240
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Probabilidade I}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 96
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         96/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         246n45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) David Henriques Da Matta
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  T\'ecnicas de Contagem. Experimento Aleat\'orio. Conceitos de Probabilidade. Espa\c{c}o de Probabilidade. Probabilidade Condicional e Independ\^encia. Vari\'aveis Aleat\'orias Discretas e Cont\'{\i}nuas. Fun\c{c}\~ao de Distribui\c{c}\~ao Acumulada. Principais Distribui\c{c}\~oes Discretas e Cont\'{\i}nuas. Vetores Aleat\'orios. Distribui\c{c}\~oes Conjuntas e Marginais. Independ\^encia Estoc\'astica. Principais Distribui\c{c}\~oes Multivariadas. Fun\c{c}\~oes de Vari\'aveis e Vetores Aleat\'orios. Esperan\c{c}a e Vari\^ancia: Propriedades e Aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. An\'alise Combinat\'oria: Princ\'{\i}pio Multiplicativo. Princ\'{\i}pio Aditivo. Permuta\c{c}\~oes, Arranjos e
Combina\c{c}\~oes. Teorema Binomial \\
2. Probabilidade: Experimento Aleat\'orio. Espa\c{c}o Amostral. Eventos. Probabilidade Cl\'assica.
Probabilidade Frequencial. Probabilidade Axiom\'atica. Probabilidade Condicional. Teorema
de Bayes. Independ\^encia de Eventos. Conjuntos Limites e Continuidade da Probabilidade. \\
3. Vari\'aveis Aleat\'orias: Defini\c{c}\~ao de Vari\'aveis Aleat\'orias. Tipos de Vari\'aveis Aleat\'orias: Discretas
e Cont\'{\i}nuas. Fun\c{c}\~ao de Distribui\c{c}\~ao Acumulada. Fun\c{c}\~ao de Probabilidade. Fun\c{c}\~ao
densidade. Distribui\c{c}\~oes Discretas: Bernoulli, Binomial, Geom\'etrica, Poisson e outras. Distribui\c{c}\~oes
Cont\'{\i}nuas: Uniforme, Exponencial, Beta, Gama, Normal e outras. Transforma\c{c}\~oes
de Vari\'aveis Aleat\'orias Unidimensionais. Aproxima\c{c}\~ao de Poisson \`a Binomial. Aproxima\c{c}\~ao
Normal \`a Binomial. \\
4. Vetores Aleat\'orios: Defini\c{c}\~ao de Vetores Aleat\'orios. Tipos de Vetores Aleat\'orios: Discretos
e Cont\'{\i}nuos. Fun\c{c}\~ao de Distribui\c{c}\~ao Acumulada Conjunta e Marginal. Fun\c{c}\~ao de Probabilidade
Conjunta e Marginal. Fun\c{c}\~ao Densidade Conjunta e Marginal. Independ\^encia
Estoc\'astica. Distribui\c{c}\~oes Discretas Multivariadas: Exemplos e Aplica\c{c}\~oes. Distribui\c{c}\~oes
Cont\'{\i}nuas Multivariadas: Exemplos e Aplica\c{c}\~oes. Transforma\c{c}\~oes de Vetores Aleat\'orios. \\
5. Esperan\c{c}a: Defini\c{c}\~ao, Propriedades e Exemplos. Valor Esperado para as Principais Distribui\c{c}\~oes
de Probabilidade: Valores e Aplica\c{c}\~oes. Esperan\c{c}a de Fun\c{c}\~oes de Vari\'aveis Aleat\'orias:
Exemplos e Aplica\c{c}\~oes. Vari\^ancia: Defini\c{c}\~ao, Propriedades e Exemplos. Vari\^ancia para as
Principais Distribui\c{c}\~oes de Probabilidade: Valores e Aplica\c{c}\~oes. Esperan\c{c}a de Fun\c{c}\~oes de
Vetores Aleat\'orios: Exemplos e Aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. An\'alise Combinat\'oria. (12 horas-aulas)

2. Probabilidade. (20 horas-aula)

3. Vari\'aveis Aleat\'orias. (22 horas-aula)

4. Vetores Aleat\'orios (22 horas-aula)

5. Esperan\c{c}a. (14 horas-aula)

6. Avalia\c{c}\~oes. (6 horas-aula)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Apresentar os conceitos b\'asicos da teoria da Probabilidade, familiarizando o aluno com a terminologia e as 
principais distribui\c{c}\~oes probabil\'{\i}sticas. Al\'em disso, busca-se desenvolver a capacidade cr\'{\i}tica e anal\'{\i}tica do 
estudante por meio da discuss\~ao e resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas pr\'aticos.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar ao aluno os conceitos fundamentais da teoria da Probabilidade, desenvolvendo sua capacidade 
cr\'{\i}tica e anal\'{\i}tica por meio da discuss\~ao e resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas que envolvem modelos 
probabil\'{\i}sticos. Al\'em disso, busca-se capacitar o estudante a selecionar modelos de probabilidade 
adequados para a modelagem de situa\c{c}\~oes pr\'aticas. Por fim, o conte\'udo inclui a introdu\c{c}\~ao do conceito de 
valor esperado e o estudo de suas principais propriedades.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao estruturadas em t\'opicos tem\'aticos desenvolvidos atrav\'es da metodologia de aula invertida, onde os 
alunos assumir\~ao papel ativo no processo de aprendizagem mediante estudo pr\'evio de materiais disponibilizados e 
apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios. O professor atuar\'a como mediador, complementando os conte\'udos com 
aprofundamento te\'orico e promovendo atividades pr\'aticas que incluem resolu\c{c}\~ao de problemas, estudos de caso e 
exerc\'{\i}cios em sala, utilizando recursos did\'aticos como quadro, datashow e materiais digitais para enriquecer as 
discuss\~oes.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  O processo avaliativo ser\'a cont\'{\i}nuo e baseado nos seguintes crit\'erios, todos avaliados em escala de 0 a 10 
pontos:

- Prova Escrita P1 (Valor: 10,0): Aplicada em 21/03/2025, abrangendo os t\'opicos estudados;

- Semin\'arios (Valor: 10,0): Avaliados por dom\'{\i}nio conceitual, organiza\c{c}\~ao e clareza

- Participa\c{c}\~ao ativa: Considerada como componente formativo

- M\'edia Final: Ser\'a calculada pela m\'edia aritm\'etica simples de todas as avalia\c{c}\~oes realizadas (provas e semin\'arios). 

A participa\c{c}\~ao ativa poder\'a ser considerada como b\^onus de at\'e 1,0 ponto na m\'edia final. Os crit\'erios poder\~ao ser 
ajustados mediante acordo com a turma, garantindo transpar\^encia no processo avaliativo e alcance dos objetivos 
de aprendizagem.

NOTAS:

- Para a aprova\c{c}\~ao na disciplina, seguem todas as regras em conformidade com o RGCG atual da
UFG;

- O(A) aluno(a) ter\'a direito \`a segunda chamada, desde que atendidas \`as regras do RGCG/UFG;

- De acordo com o RGCG, o(a) aluno(a) ser\'a aprovado(a) quando MF maior ou igual \`a nota 6,0 e no m\'{\i}nimo 
75$\%$ de frequ\^encia \`as aulas.

 - As notas ser\~ao divulgadas ao aluno em sala de aula e/ou SIGAA, de acordo com as regras e prazos estabelecidos 
no RGCG.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} DANTAS, C.A.B., Probabilidade Um curso introdut\'orio. Editora USP, 1997.

\textbf{[2]:} MEYER, P.L. Probabilidade Aplica\c{c}\~oes e Estat\'{\i}stica. 2 ed. Rio de Janeiro livros t\'ecnicos e cient\'{\i}ficos. Editora S.A., 1984.

\textbf{[3]:} 19 ROSS, S. M. , Probabilidade um curso moderno com aplica\c{c}\~oes; Editora Bookman , 8$^o$ edi\c{c}\~ao 2010.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} HOEL, P. G. , PORT, S. C. , STONE, C. S. Introdu\c{c}\~ao a Teoria da Probabilidade. Rio de Janeiro LuterCi\^encia, 1971.

\textbf{[2]:} JAMES, B. R. Probabilidade Um curso em n\'{\i}vel intermedi\'ario. Rio de Janeiro IMPA, 1996.

\textbf{[3]:} FELLER, W. Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria das Probabilidades e suas Aplica\c{c}\~oes. Parte 1 Espa\c{c}os Amostrais Discretos, Edgard Blucher. S\~ao Paulo, 1976.

\textbf{[4]:} MAGALH\~AES, M.N. Probabilidade e Variaveis Aleat\'orias. Edusp. 2 edi\c{c}\~ao. 2006.

\textbf{[5]:} GRIMMETT, G.R.; STIRZAKER, D.R. Probability and random processes. 3 rd. ed. New York Oxford University Press, 2001.

\textbf{[6]:} STIRZAKER, D. Elementary Probability. Cambridge University Press, 2a edi\c{c}\~ao, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} MEYER, P.L. Probabilidade Aplica\c{c}\~oes e Estat\'{\i}stica. 2 ed. Rio de Janeiro livros t\'ecnicos e cient\'{\i}ficos. Editora S.A., 1984. (B2)

\textbf{[2]:} HOEL, P. G. , PORT, S. C. , STONE, C. S. Introdu\c{c}\~ao a Teoria da Probabilidade. Rio de Janeiro LuterCi\^encia, 1971. (C1)

\textbf{[3]:} MAGALH\~AES, M.N. Probabilidade e Variaveis Aleat\'orias. Edusp. 2 edi\c{c}\~ao. 2006. (C4)
}


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

   2$^a$ & N4 & 307, CAA (40)\\
   2$^a$ & N5 & 307, CAA (40)\\
   4$^a$ & N4 & 307, CAA (40)\\
   4$^a$ & N5 & 307, CAA (40)\\
   6$^a$ & N4 & 307, CAA (40)\\
   6$^a$ & N5 & 307, CAA (40)\\
\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 18:00h \`as 18:50h; Sala 230 - IME\\
   \textbf{2. } & Sexta-feira 18:00h \`as 18:50h; Sala 230 - IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   David Henriques Da Matta. & Email: dhmatta@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) David Henriques Da Matta}\end{center}


