\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:} & 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) Fabio Sodre Rocha
         \\
         
         \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:}
{
  \begin{itemize}
\item{} Resumo de dados (6h);
\item{} Medidas de Posi\c{c}\~ao (4h);
\item{} Medidas de Dispers\~ao (4h);
\item{} No\c{c}\~oes de Amostragem (4h);
\item{} Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de Conjuntos e No\c{c}\~oes de An\'alise Combinat\'oria (8h);
\item{} Conceitos B\'asicos de Probabilidade (10h);
\item{} Conceitos Gerais de Vari\'aveis Aleat\'orias Discretas (8h);
\item{} Conceitos Gerais de Vari\'aveis Aleat\'orias Discretas (10h);
\item{} Avalia\c{c}\~oes (6h);
\item{} Aula de Exerc\'{\i}cios (4h);
\end{itemize}

\textbf{O cronograma pode ser alterado de acordo com o desenvolvimento dos alunos durante o curso.}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  \begin{enumerate}
\item{} Desenvolver a capacidade de coletar, organizar, descrever e interpretar dados estat\'{\i}sticos;
\item{} Introduzir os conceitos fundamentais de probabilidade e sua aplica\c{c}\~ao na an\'alise de dados;
\item{} Fornecer ferramentas matem\'aticas e computacionais para an\'alise estat\'{\i}stica;
\item{} Preparar os alunos para aplica\c{c}\~oes estat\'{\i}sticas em diversas \'areas do conhecimento, especialmente em um \^ambito 
administrativo.
\end{enumerate}
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  O curso tem como objetivo introduzir os conceitos fundamentais da Estat\'{\i}stica Descritiva e da Probabilidade, permitindo que os 
alunos compreendam e apliquem t\'ecnicas de an\'alise de dados e modelagem probabil\'{\i}stica. Inicialmente, ser\~ao abordados os 
conceitos de popula\c{c}\~ao, amostra, vari\'aveis e escalas de mensura\c{c}\~ao, seguidos pelos m\'etodos de organiza\c{c}\~ao e apresenta\c{c}\~ao de 
dados por meio de tabelas e gr\'aficos. Al\'em disso, os alunos ser\~ao capacitados a calcular e interpretar medidas de tend\^encia 
central e 
dispers\~ao fundamentais para a an\'alise estat\'{\i}stica. O curso apresentar\'a experimentos aleat\'orios, espa\c{c}o amostral e eventos, 
explorando os axiomas e propriedades b\'asicas da probabilidade. Tamb\'em ser\~ao estudados conceitos essenciais como 
probabilidade 
condicional e independ\^encia de eventos, al\'em das principais distribui\c{c}\~oes de probabilidade discretas e cont\'{\i}nuas. Finalmente, 
ser\'a 
enfatizada a aplica\c{c}\~ao dos conceitos estat\'{\i}sticos em problemas reais, utilizando ferramentas computacionais para an\'alise de 
dados. 
Os alunos ser\~ao incentivados a interpretar resultados estat\'{\i}sticos e compreender suas implica\c{c}\~oes em diferentes contextos, 
preparando-os para aplica\c{c}\~oes pr\'aticas da estat\'{\i}stica em diversas \'areas do conhecimento.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  O professor adotar\'a a metodologia expositiva dialogada para esta disciplina com a utiliza\c{c}\~ao de recursos did\'aticos 
como: data-show, quadro negro e giz. As aulas ser\~ao acompanhados por exerc\'{\i}cios do livro 
texto. De acordo com o cronograma, duas aulas ser\~ao direcionadas exclusivamente para solu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e estas ser\~ao 
executadas com participa\c{c}\~ao ativa dos alunos.

As atividades supervisionadas mencionadas no Art. 16 do RGCG ser\~ao apresentadas pelo professor em sala de aula e 
supervisionadas no hor\'ario de atendimento da disciplina.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas atividades avaliativas durante o semestre.
\begin{itemize}
\item{}Atividade Avaliativa 1($N_1$): 21 de Maio de 2025.
\item{}Atividade Avaliativa 2($N_2$): 27 de Junho de 2025.
\end{itemize}

A m\'edia final ser\'a obtida pela m\'edia aritm\'etica simples:
$$M = \dfrac{N_1+N_2}{2}$$

\textbf{Observa\c{c}\~oes: }
\begin{itemize}
\item{} As datas previstas para as Atividades Avaliativas poder\~ao sofrer eventuais altera\c{c}\~oes;
\item{} Em cada atividade avaliativa ser\'a abordado o conte\'udo ministrado pelo professor at\'e a \'ultima aula
anterior \`a sua
realiza\c{c}\~ao;
\item{} Segundo Artigo 83 do RGCG: O estudante que deixar de realizar avalia\c{c}\~oes do componente curricular
poder\'a
solicitar ao
professor segunda chamada, at\'e 7 (sete) dias ap\'os a data de realiza\c{c}\~ao da avalia\c{c}\~ao.
\item{}A solicita\c{c}\~ao de segunda chamada dever\'a ser preenchida em formul\'ario pr\'oprio na secretaria do
Instituto
de
Matem\'atica e
Estat\'{\i}stica. Ap\'os an\'alise do pedido, a coordena\c{c}\~ao do curso providenciar\'a a ci\^encia do aluno quanto \`a
decis\~ao,
conforme artigo
127 do
RGCG. Se deferido, o professor estabelecer\'a data para realizar nova avalia\c{c}\~ao, segundo instru\c{c}\~ao normativa
prograd n01/2018R.

\item{} As notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao disponibilizadas no SIGAA respeitando a anteced\^encia m\'{\i}nima
estabelecida
no
RGCG
(Regimento
Geral dos Cursos de Gradua\c{c}\~ao);
\item{} Ser\~ao aprovados os alunos que obtiverem m\'edia final maior ou igual a 6,0 (seis) e o m\'{\i}nimo de
75\% de
frequ\^encia;
\item{} A frequ\^encia ser\'a computada a partir da chamada oral feita em sala ou atrav\'es da lista de presen\c{c}a
disponibilizada durante
a
aula.
\item{} Segundo Artigo 89 do RGCG: O estudante poder\'a solicitar revis\~ao de frequ\^encia ao professor do
componente curricular at\'e
5
(cinco) dias ap\'os a data limite para consolida\c{c}\~ao do componente curricular, prevista no calend\'ario
acad\^emico.
\item{} A UFG n\~ao reconhece o instituto do abono de faltas, exceto nos casos previstos em Lei. O RGCG
prev\^e,
contudo, o chamado
“Tratamento Excepcional” (art. 117), para mais informa\c{c}\~oes sobre o tratamento excepcional, procure a
coordena\c{c}\~ao
do seu curso.


\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. (B1)

\textbf{[2]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10a ed. Rio de Janeiro LTC, 2008. (B2)

\textbf{[3]:} MAGALH\~AES, N. M.; LIMA A. C. P. No\c{c}\~oes de Probabilidade e Estat\'{\i}stica. S\~ao Paulo Edusp, 2005. (C2)
}


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

   4$^a$ & N2 & 302, CAB (50)\\
   4$^a$ & N3 & 302, CAB (50)\\
   6$^a$ & N2 & 302, CAB (50)\\
   6$^a$ & N3 & 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. } & Qua - Sex : 18h \`as 19h - IME - Sala Professores Substitutos - Sala 122 IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Fabio Sodre Rocha. & Email: fabiosodre@ufg.br, & IME\\
   Fabio Sodre Rocha. & Email: fabiosodre@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Fabio Sodre Rocha}\end{center}


