\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:} & Administra\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0310
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica Descritiva E Probabilidade}
         &
         \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:}
         &
         46n23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) David Henriques Da Matta
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estat\'{\i}stica descritiva. No\c{c}\~oes de amostragem. Conceitos b\'asicos de probabilidade. No\c{c}\~oes de vari\'aveis aleat\'orias discretas. No\c{c}\~oes de vari\'aveis aleat\'orias cont\'{\i}nuas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Resumo de dados: tipos de vari\'aveis, distribui\c{c}\~oes de frequ\^encias, principais gr\'aficos para apresenta\c{c}\~ao 
de dados de vari\'aveis quantitativas e qualitativas.

2. Medidas de posi\c{c}\~ao: m\'edia, moda e mediana.

3. Medidas de dispers\~ao: amplitude, vari\^ancia, desvio-padr\~ao, coeficiente de varia\c{c}\~ao, quantis e box plots. 

4. No\c{c}\~oes de amostragem: amostra aleat\'oria simples, amostragem estratificada, amostragem sistem\'atica, 
amostragem por conglomerados e amostragem de conveni\^encia. 

5. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria dos conjuntos: uni\~ao, interse\c{c}\~ao e complementar.

6. No\c{c}\~oes de an\'alise combinat\'oria: princ\'{\i}pio fundamental da contagem, combina\c{c}\~oes e permuta\c{c}\~oes.

7. Conceitos b\'asicos de probabilidade: espa\c{c}o amostral, eventos, probabilidade cl\'assica, regras aditivas, 
probabilidade condicional, eventos independentes, regras multiplicativas, teorema da probabilidade total 
e teorema de Bayes.

8. Conceitos gerais de vari\'aveis aleat\'orias discretas: defini\c{c}\~ao, distribui\c{c}\~ao de probabilidades, fun\c{c}\~ao de 
probabilidade, fun\c{c}\~ao de distribui\c{c}\~ao acumulada, esperan\c{c}a, vari\^ancia, modelo Bernoulli e modelo 
binomial.

9. Conceitos gerais de vari\'aveis aleat\'orias cont\'{\i}nuas: defini\c{c}\~ao, fun\c{c}\~ao de distribui\c{c}\~ao acumulada, 
esperan\c{c}a, vari\^ancia, modelo uniforme cont\'{\i}nuo, modelo normal e modelo t-Student. Teorema do limite 
central e a aproxima\c{c}\~ao da binomial pela normal.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1. Conceitos preliminares e no\c{c}\~oes de amostragem. (4 aulas)

2. Distribui\c{c}\~ao de frequ\^encias e principais gr\'aficos para a apresenta\c{c}\~ao de dados. (6 aulas)

3. Medidas de posi\c{c}\~ao para dados agrupados e para dados n\~ao agrupados em intervalo de classe.
(8 aulas)

4. Medidas de dispers\~ao. (4 aulas)

5. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria dos conjuntos e no\c{c}\~oes de an\'alise combinat\'oria. (8 aulas)

6. Conceitos b\'asicos de probabilidade. (10 aulas)

7. Vari\'avel aleat\'oria discreta. (10 aulas)

8. Vari\'avel aleat\'oria cont\'{\i}nua. (8 aulas)

9. Avalia\c{c}\~oes. (6 aulas)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Introduzir no\c{c}\~oes b\'asicas de Estat\'{\i}stica Descritiva e Probabilidade, tendo em vista a necessidade do emprego da 
mesma em sua \'area. Familiarizar o estudante com a terminologia e as principais t\'ecnicas. Desenvolver a capacidade 
cr\'{\i}tica e anal\'{\i}tica do estudante atrav\'es da discuss\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar ao aluno o ambiente que envolve a estat\'{\i}stica e a sua import\^ancia. Desenvolver a capacidade cr\'{\i}tica e 
anal\'{\i}tica do estudante atrav\'es da discuss\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas. Capacitar o aluno a desenvolver os principais 
modelos de elabora\c{c}\~ao de gr\'aficos, identificando o mais apropriado para cada situa\c{c}\~ao. Demonstrar os 
fundamentos te\'oricos e pr\'aticos de duas importantes medidas da estat\'{\i}stica: Medidas de Posi\c{c}\~ao e Medidas de 
Dispers\~ao. Preparar o aluno a escolher modelos de probabilidade adequados para modelagem em situa\c{c}\~oes 
pr\'aticas.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz e/ou data-show e computadores para aplica\c{c}\~oes estat\'{\i}sticas em ambiente 
computacional. 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 (de maneira 
te\'orica e computacional) e de discuss\~oes a respeito da teoria estudada em sala. Ser\~ao utilizadas listas de exerc\'{\i}cios 
para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos. A avalia\c{c}\~ao ser\'a baseada em provas 
(avalia\c{c}\~oes escritas/computacionais), cujas datas ser\~ao definidas previamente no in\'{\i}cio do curso, podendo sofrer 
altera\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
			\item Ser\~ao realizadas tr\^es provas, P1, P2 e P3, nas seguintes datas 07/12/2022, 18/01/2023 e 
22/02/2023 , respectivamente.
			\item A M\'edia Final (MF) ser\'a obtida a partir das provas te\'oricas P1, P2 e P3. 
 \item Todas as atividades valer\~ao 10 (dez) pontos, entretanto ter\~ao pesos diferentes conforme 
pode-se observar na express\~ao abaixo:
			
			$$MF = 0,3*P1 + 0,35*P2 + 0,35*P3.$$
			
			\item Observa\c{c}\~oes:
			\begin{itemize}
				
				\item Essas datas poder\~ao sofrer altera\c{c}\~oes.
				\item Haver\'a prova substitutiva para o aluno que perder qualquer das atividades 
avaliativas, com aus\^encia justificada e tenha solicitado uma segunda chamada em at\'e 7 (sete) dias ap\'os a data de 
realiza\c{c}\~ao da avalia\c{c}\~ao.
				\item O estudante poder\'a solicitar segunda chamada de avalia\c{c}\~ao de componentes 
curriculares \`a unidade acad\^emica ou \`a unidade acad\^emica especial respons\'avel pelo componente curricular at\'e 7 
(sete) dias ap\'os a data da realiza\c{c}\~ao da avalia\c{c}\~ao.
				\item O estudante ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 (seis) pontos 
e se 
tiver frequ\^encia igual ou superior a 0.75 da carga hor\'aria total da disciplina. Caso contr\'ario ser\'a reprovado.
				\item Os resultados ser\~ao disponibilizados via sistema SIGAA UFG.
			\end{itemize}
		\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6a ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2010.

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

\textbf{[3]:} STEVENSON, W. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo Harbra, 1981.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} WALPOLE, R. E.; MYERS, R. H.; MYERS, S. L.; YE, K. Probabilidade e Estat\'{\i}stica para Engenharia e Ci\^encias. 
8a ed. S\~ao Paulo Pearson, 2009.

\textbf{[2]:} MAGALH\~AES, N. M.; LIMA A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp, 2005.

\textbf{[3]:} LARSON, R.; FARBER, B. Estat\'{\i}stica Aplicada. 2a ed. S\~ao Paulo Pearson Prentice Hall, 2004.

\textbf{[4]:} KAZMIER, L. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Economia e Administra\c{c}\~ao Cole\c{c}\~ao Schaum. S\~ao Paulo Pearson 
Makron Books,1982.

\textbf{[5]:} ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J.; WILLIAMS, T. A. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao e Economia. 1a 
ed. S\~ao Paulo Thompson, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6a ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2010.

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

\textbf{[3]:} STEVENSON, W. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo Harbra, 1981.
}


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

   4$^a$ & N2 & 201, CAB (50)\\
   4$^a$ & N3 & 201, CAB (50)\\
   6$^a$ & N2 & 201, CAB (50)\\
   6$^a$ & N3 & 201, 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. } & Quartas- feiras das 18:00h \`as 18:50. Local sala 230 - IME-UFG\\
   \textbf{2. } & Sextas- feiras das 18:00h \`as 18:50. Local sala 230 - IME-UFG\\
\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}


