\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}FACULDADE DE CI\^ENCIAS E TECNOLOGIA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.fct.ufg.br -  - 
      }
}


\lfoot{
  \small{
    \textbf{}\\
    \textbf{FCT, UFG, \today}
  }
}

%%%! \newcommand{\PlanSection}[2]
%%%! {
%%%!    \textbf{#1}
%%%!    \nopagebreak
%%%!    \begin{addmargin}[2em]{2em}
%%%!      #2
%%%!    \end{addmargin}
%%%! 
%%%!    \vspace{0.25cm}
%%%! }

\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|l|l|l|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2023.1 &
         \textbf{Curso:} & Engenharia De Produ\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{Unidade Acad\^emica:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & Probabilidade E Estat\'{\i}stica A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0293
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'ario:} & 64
         &
         \textbf{Unidade Solicitante:} & FCT
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria, Te\'orica/Pratica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{Carga Hor\'aria, EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estat\'{\i}stica descritiva. No\c{c}\~oes sobre amostragem. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de probabilidade: introdu\c{c}\~ao \`a teoria de conjuntos, espa\c{c}o amostral, eventos, frequ\^encia relativa, fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos independentes e teorema de Bayes. Vari\'aveis aleat\'orias: conceitos b\'asicos, esperan\c{c}a e vari\^ancia. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade: Uniforme, Binomial e Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, Exponencial, Normal e t-Student. Estima\c{c}\~ao pontual e intervalar para uma popula\c{c}\~ao: m\'edia e propor\c{c}\~ao. Teste de hip\'oteses para uma popula\c{c}\~ao: m\'edia e propor\c{c}\~ao. Correla\c{c}\~ao linear e regress\~ao linear simples.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes sobre amostragem: conceito, objetivos e import\^ancia da Estat\'{\i}stica.
Defini\c{c}\~ao de 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. Medidas de posi\c{c}\~ao. Medidas de
dispers\~ao.

3. Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria de Conjuntos. Conceitos b\'asicos de probabilidade: experimento aleat\'orio, espa\c{c}o
amostral, eventos. Fundamentos de probabilidade. Probabilidade condicional. Independ\^encia entre
eventos. Teorema de Bayes.

4. Vari\'aveis Aleat\'orias: conceitos b\'asicos, esperan\c{c}a e vari\^ancia. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade:
Uniforme, Binomial e Poisson. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, Exponencial, Normal e
t-Student.

5. Infer\^encia Estat\'{\i}stica: distribui\c{c}\~oes amostrais para m\'edia e propor\c{c}\~ao. Estima\c{c}\~ao pontual e intervalar
para a m\'edia e propor\c{c}\~ao de uma popula\c{c}\~ao. Testes de hip\'oteses para m\'edia e propor\c{c}\~ao de uma
popula\c{c}\~ao.

6. 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:}
{
  Carga hor\'aria prevista por t\'opico do Programa e avalia\c{c}\~oes:
\begin{enumerate}
\item Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica, No\c{c}\~oes de Amostragem e Estat\'{\i}stica Descritiva (8 h/a);
\item Correla\c{c}\~ao linear e regress\~ao linear simples (6 h/a);
\item Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de conjuntos (4 h/a);
\item Conceitos b\'asicos de probabilidade (10 h/a);
\item Vari\'aveis aleat\'orias (18 h/a);
\item Infer\^encia Estat\'{\i}stica (12 h/a);
\item Avalia\c{c}\~oes (6 h/a).
\end{enumerate}
{\bf Caso seja necess\'ario, o(a) professor(a) far\'a altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico ou a 
redistribui\c{c}\~ao das
horas destinadas a cada t\'opico ou atividade avaliativa.}
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer ao/a discente subs\'{\i}dios para o c\'alculo de probabilidades e an\'alise estat\'{\i}stica de dados, para auxili\'a-lo/la em 
tomadas de
decis\~ao que envolvam an\'alise de dados, tanto na sua viv\^encia acad\^emica como profissional.
}



\PlanSection{05. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{enumerate}
\item Habilitar o/a discente \`a mensurar um conjunto de dados por meio de medidas descritivas e an\'alises gr\'afica e 
tabular;
\item Introduzir no\c{c}\~oes b\'asicas de Probabilidade;
\item Familiarizar o/a estudante com t\'ecnicas de Infer\^encia Estat\'{\i}stica.
\item Capacitar o/a estudante a identificar situa\c{c}\~oes em que a An\'alise de Regress\~ao Linear possa ser utilizada, bem 
como
apresent\'a-lo/la as no\c{c}\~oes b\'asicas desta.
\item Desenvolver o racioc\'{\i}nio l\'ogico, matem\'atico e estat\'{\i}stico do/da estudante, bem como sua capacidade cr\'{\i}tica e 
anal\'{\i}tica por
meio de discuss\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas.
\item Fornecer ferramentas necess\'arias para que o/a estudante seja capaz de produzir e interpretar textos t\'ecnicos 
que 
contenham
resultados estat\'{\i}sticos.
\end{enumerate}
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz ou pincel e datashow. 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 de discuss\~oes a respeito da teoria ministrada. Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para 
refor\c{c}ar a
compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos/das discentes. A avalia\c{c}\~ao ser\'a baseada em provas, cujas datas ser\~ao 
definidas
previamente no in\'{\i}cio do curso, podendo sofrer altera\c{c}\~oes.
\begin{itemize}
\item Recursos tecnol\'ogicos de uma ou mais das plataformas institucionais SIGAA, Moodle Ip\^e e/ou Google poder\~ao 
ser 
utilizadas,
conforme necessidade.
\item Caso seja necess\'ario, o(a) professor(a) far\'a altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico ou a 
redistribui\c{c}\~ao
das horas destinadas a cada t\'opico ou atividade avaliativa.
\end{itemize}
Informa\c{c}\~oes sobre direito autoral, direito de imagem e/ou voz e uso de materiais did\'aticos utilizados em sala de aula e 
no
ambiente virtual:
\begin{enumerate}
\item Poder\~ao ter acesso ao ambiente virtual de ensino (SIGAA e outras plataformas, se for o caso), apenas o(a) 
docente e
os/as discentes regularmente matriculados nesta disciplina. Depende de autoriza\c{c}\~ao do(a) professor(a), o acesso de 
terceiros ao
ambiente virtual, que porventura, n\~ao estejam diretamente envolvidos com as atividades nela desenvolvidas.
\item Os materiais did\'aticos, que porventura, forem disponibilizados pelo(a) docente, n\~ao poder\~ao ser objeto de 
divulga\c{c}\~ao ao
p\'ublico externo, seja por meio de redes sociais, filmagens, v\'{\i}deos, impressos de fotografias e quaisquer outros meios 
de 
publica\c{c}\~ao
e comunica\c{c}\~ao.
\item O material did\'atico produzido e fornecido pelo(a) docente deve ser utilizado apenas para fins educacionais e 
pedag\'ogicos da
disciplina.
\item \'E proibida a capta\c{c}\~ao de imagens (fotografias), a grava\c{c}\~ao, a reprodu\c{c}\~ao e/ou a distribui\c{c}\~ao de trechos ou da 
integralidade
das aulas sem a autoriza\c{c}\~ao expressa do(a) professor(a).
\begin{itemize}
\item {\bf O(A) docente da disciplina n\~ao d\'a anu\^encia para grava\c{c}\~ao e captura de imagens das atividades did\'aticas, 
assim 
como,
n\~ao d\'a anu\^encia da capta\c{c}\~ao, do arquivamento e da divulga\c{c}\~ao de imagem e voz.}
\end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas tr\^es avalia\c{c}\~oes, $A_1$, $A_2$ e $A_3$, cujas ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_1$: 17/05/2023;
\item $A_2$: 05/07/2023;
\item $A_3$: 16/08/2023.
\end{itemize}
O valor total das avalia\c{c}\~oes variar\'a de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.\\

\begin{itemize}
\item As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida por meio do c\'alculo da m\'edia ponderada entre as notas $A_{1}$, $A_{2}$ e $A_{3}$, 
da
seguinte forma,
\begin{eqnarray*}
MF =\frac{A_{1}+A_{2}+2.A_{3}}{4}.
\end{eqnarray*}
\item Os conte\'udos a serem avaliados em cada avalia\c{c}\~ao, seguindo a enumera\c{c}\~ao do item Programa, deste plano, ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_{1}$: t\'opicos 1, 2 e 6;
\item $A_{2}$: t\'opicos 3 e 4;
\item $A_{3}$: t\'opico 5.
\end{itemize}

\item Haver\'a avalia\c{c}\~ao em 2$^a$ chamada para o/a discente que perder quaisquer atividades avaliativas, com aus\^encia 
justificada. As
solicita\c{c}\~oes de segunda chamada de\-ve\-r\~ao ser formalizadas, de\-vi\-da\-men\-te justificadas e comprovadas, 
\underline{{\bf na
Secretaria do IME/UFG}}, dentro do prazo estipulado pelo RGCG - UFG.
\item Ser\'a aprovado no componente curricular o/a estudante que obtiver nota final igual ou superior a 6,0 (seis) e 
frequ\^encia igual
ou superior a 75\% (setenta e cinco por cento) da carga hor\'aria total do componente curricular.
\item As notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA com anteced\^encia de, no m\'{\i}nimo, 4 (quatro) dias em rela\c{c}\~ao \`a
avalia\c{c}\~ao subsequente.
\item As avalia\c{c}\~oes dever\~ao ser retiradas exclusivamente pelo/a discente que a realizou. As mesmas, quando n\~ao 
retiradas em
hor\'ario de aula, dever\~ao ser retiradas na sala do(a) professor(a), preferencialmente em hor\'ario de atendimento.
\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H.; MYERS, S. L.; YE, K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia e Ci\^encias. S\~ao Paulo Pearson, 8$^a$ ed., 2009.

\textbf{[2]:} MONTGOMERY, D. C. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Engenharia. 2$^a$ ed., S\~ao Paulo LTC, 2004.

\textbf{[3]:} HINES, W. W. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia. 4$^a$ ed., Rio de Janeiro LTC, 2006.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10$^a$ ed., Rio de Janeiro LTC, 2008.

\textbf{[2]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6$^a$ ed., S\~ao Paulo Saraiva, 2010.

\textbf{[3]:} HINES, W. W.; MONTGOMERY, D. C.; GOLDSMAN, D. M.; BORROR, C. M. Probabilidade e Estat\'{\i}stica na Engenharia. MOORE, D. S. A Estat\'{\i}stica B\'asica e sua Pr\'atica. LTC, Rio de Janeiro, Brasil, 2005.

\textbf{[4]:} LARSON, R.; FARBER, B. Estat\'{\i}stica Aplicada. 2$^a$ ed., Pearson Prentice Hall, S\~ao Paulo, Brasil, 2004.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H.; MYERS, S. L.; YE, K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia e Ci\^encias. S\~ao Paulo Pearson, 8$^a$ ed., 2009.

\textbf{[2]:} MONTGOMERY, D. C. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Engenharia. 2$^a$ ed., S\~ao Paulo LTC, 2004.

\textbf{[3]:} HINES, W. W. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia. 4$^a$ ed., Rio de Janeiro LTC, 2006.
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
    
}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}



