\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:} & Ci\^encias Econ\^omicas
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & B
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0309
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Probabilidade E Estat\'{\i}stica B}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & FACE
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         46n45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Mayline Regina Silva
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estat\'{\i}stica descritiva. No\c{c}\~oes sobre amostragem. No\c{c}\~oes de probabilidade: introdu\c{c}\~ao \`a teoria de conjuntos, espa\c{c}o amostral, eventos, frequ\^encia relativa, fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional e eventos independentes. Conceitos gerais de vari\'aveis aleat\'orias. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade: Uniforme e Binomial. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, 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.

4. Vari\'aveis Aleat\'orias: conceitos b\'asicos, esperan\c{c}a e vari\^ancia. Distribui\c{c}\~oes discretas de probabilidade: 
Uniforme e Binomial. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas de probabilidade: Uniforme, 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:}
{
  19/10, 21/10, 26/10 28/10 e 04/11: Estat\'{\i}stica descritiva: representa\c{c}\~ao tabular e gr\'afica, medidas de tend\^encia 
central e dispers\~ao.	Carga hor\'aria: 10h.


09/11, 11/11, 16/11 e 18/11: Probabilidade: Fundamentos, regra de adi\c{c}\~ao e regra de multiplica\c{c}\~ao. Contagem.	
Carga hor\'aria: 8h.


23/11 e 25/11:	 CONPEEX. Carga hor\'aria: 4h.


30/11, 02/12, 07/12 e 09/12: Esperan\c{c}a matem\'atica e Vari\'aveis aleat\'orias: Vari\'avel aleat\'oria, distribui\c{c}\~ao de 
probabilidade binomial. M\'edia, Vari\^ancia e Desvio Padr\~ao para a distribui\c{c}\~ao binomial. Carga hor\'aria: 8h.


14/12 e 16/12: SEMIN\'ARIO. Carga hor\'aria: 4h.

21/12: Revis\~ao – avalia\c{c}\~ao 01. Carga hor\'aria: 2h.

23/12: Avalia\c{c}\~ao 01. Carga hor\'aria: 2h.

RECESSO	24/12 a 07/02	


11/01, 13/01, 18/01 e 20/01: Vari\'aveis aleat\'orias: Distribui\c{c}\~ao Normal Padr\~ao. Aplica\c{c}\~ao da Distribui\c{c}\~ao Normal. 
Distribui\c{c}\~ao Amostral e Estimadores. O Teorema Central do Limite. A Normal como aproxima\c{c}\~ao da Binomial.	
Carga hor\'aria: 8h.

25/01, 27/01 e 03/02	Distribui\c{c}\~ao qui-quadrado, t de Student e F. No\c{c}\~oes de amostragem e infer\^encia 
estat\'{\i}stica. Carga hor\'aria: 6h.

08/02, 10/02 e 15/02: Correla\c{c}\~ao e Regress\~ao linear simples. Estudo de caso. Carga hor\'aria: 6h.

17/02	TRABALHO 02. Carga hor\'aria:	2h.

22/02	Revis\~ao – avalia\c{c}\~ao 02. Carga hor\'aria: 2h.

24/02	Avalia\c{c}\~ao 02. Carga hor\'aria: 2h.
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Compreender, analisar e resolver situa\c{c}\~oes problemas envolvendo os conceitos centrais da disciplina.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  •	Organizar e descrever conjuntos de dados estat\'{\i}sticos.
•	Construir distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias, apresent\'a-las em tabelas e gr\'aficos;
•	Compreender os tipos de amostragem e escolher amostras representativas da popula\c{c}\~ao;
•	Fazer estimativas por intervalo dos par\^ametros populacionais com base em amostras, determinar tamanho de 
amostras e estabelecer testes de hip\'oteses para par\^ametros;
•	Analisar e descrever probabilidades.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  O conte\'udo program\'atico ser\'a abordado utilizando atividades presenciais. A plataforma utilizada durante o curso 
ser\'a: SIGAA. Todo o acesso na plataforma deve ser feito utilizando o e-mail institucional. O SIGAA ser\'a utilizado 
prioritariamente para comunica\c{c}\~ao e compartilhamento de materiais, embora outras funcionalidades possam ser 
utilizadas; 
As atividades avaliativas ser\~ao feitas em hor\'ario determinado durante o curso, de forma presencial. As atividades 
ser\~ao postadas no SIGAA e dever\~ao ser entregues nas datas previstas no cronograma;
As aulas ser\~ao predominantemente expositivas e dialogadas, com objetivo de promover discuss\~ao e an\'alise de 
situa\c{c}\~oes problemas envolvendo os componentes da ementa.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  •	Ser\~ao aplicadas duas avalia\c{c}\~oes ao final de t\'opicos definidos, mais a nota das atividades e trabalhos 
realizados. 
•	As avalia\c{c}\~oes poder\~ao abordar quest\~oes de m\'ultipla escolha, verdadeiro ou falso, e dissertativo. 
•	A m\'edia final (MF) ser\'a calculada da seguinte maneira: 
MF = (A1+ A2+TRS) / 3

•	Em que, A1 \'e a nota referente \`a primeira avalia\c{c}\~ao, A2 \'e a nota referente \`a segunda avalia\c{c}\~ao e TRS nota 
referente \`as atividades e trabalhos realizados. 
•	As datas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao: A1 – 23/12/2022; A2 – 24/02/2023. 

•	Observa\c{c}\~oes: ser\'a aprovado o aluno com frequ\^encia igual ou superior a 75\% (setenta e cinco por cento) da 
carga hor\'aria total da disciplina e m\'edia final maior ou igual a 6,0 (seis). A frequ\^encia ser\'a computada a partir 
presen\c{c}a em sala de aula. As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer altera\c{c}\~oes, caso a professora considere 
necess\'ario. Neste caso, haver\'a um aviso no SIGAA com anteced\^encia. Provas de segunda chamada ser\~ao 
aplicadas mediante justificativa de acordo com o RGCG (Regulamento Geral dos Cursos de Gradua\c{c}\~ao). As 
solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas, enviadas 
para o e-mail da professora.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 5. ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2004.

\textbf{[2]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10. ed. Rio de Janeiro LTC, 2008.

\textbf{[3]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H. M. S. L. Y. K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para engenharia e ci\^encias. 8. ed. S\~ao Paulo Pearson, 2009.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} COSTA, S. F. Introdu\c{c}\~ao Aplicada a Estat\'{\i}stica. 4. ed. S\~ao Paulo Harbra, 2005.

\textbf{[2]:} HOEL, P.G.; PORT, S. S. C. Introdu\c{c}\~ao a Teoria da Probabilidade. Rio de Janeiro Luter-Ci\^encia, 1971.

\textbf{[3]:} FONSECA, J. S. D. Curso de Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Atlas, 1996.

\textbf{[4]:} MOORE, D. S. A Estat\'{\i}stica B\'asica e sua Pr\'atica. Rio de Janeiro LTC, 2005.

\textbf{[5]:} STEVENSON, W. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo Harbra,1981.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 5. ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2004.

\textbf{[2]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10. ed. Rio de Janeiro LTC, 2008.

\textbf{[3]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H. M. S. L. Y. K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para engenharia e ci\^encias. 8. ed. S\~ao Paulo Pearson, 2009.
}


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

   4$^a$ & N4 & 301, CAB (50)\\
   4$^a$ & N5 & 301, CAB (50)\\
   6$^a$ & N4 & 302, CAB (50)\\
   6$^a$ & N5 & 302, CAB (50)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Sexta-feira 18h \`as 18h50\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Mayline Regina Silva. & Email: maylineregina@egresso.ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Mayline Regina Silva}\end{center}


