\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:} & IME0326
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Estat\'{\i}stica Inferencial}
         &
         \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) Fabio Sodre Rocha
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Estima\c{c}\~ao pontual. Intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses baseados em uma \'unica amostra.
Intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses baseados em duas amostras. Correla\c{c}\~ao, regress\~ao linear
simples e m\'ultipla.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Estima\c{c}\~ao pontual: amostragem aleat\'oria, algumas estat\'{\i}sticas importantes, distribui\c{c}\~ao amostral da 
m\'edia e teorema do limite central, distribui\c{c}\~ao amostral da propor\c{c}\~ao, distribui\c{c}\~ao amostral da vari\^ancia, 
distribui\c{c}\~ao t, distribui\c{c}\~ao F, propriedades dos estimadores pontuais.

2. Intervalos de confian\c{c}a baseados em uma \'unica amostra: intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma 
popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, intervalos de confian\c{c}a para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao 
normal com vari\^ancia desconhecida, intervalos de confian\c{c}a para a propor\c{c}\~ao populacional, intervalos de 
confian\c{c}a para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal, intervalos de toler\^ancia e previs\~ao. 

3. Testes de hip\'oteses baseados em uma \'unica amostra: hip\'oteses estat\'{\i}sticas, erros do tipo I e II, testes 
de hip\'oteses para a m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia conhecida, testes de hip\'oteses para a 
m\'edia de uma popula\c{c}\~ao normal com vari\^ancia desconhecida, testes de hip\'oteses para a propor\c{c}\~ao 
populacional, testes de hip\'oteses para a vari\^ancia de uma popula\c{c}\~ao normal. 

4. Intervalos de confian\c{c}a baseados em duas amostras: intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a de 
m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a diferen\c{c}a 
de m\'edias de duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, intervalos de confian\c{c}a para a 
diferen\c{c}a de propor\c{c}\~oes, intervalos de confian\c{c}a para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais.

5. Testes de hip\'oteses baseados em duas amostras: testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias conhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de m\'edias de 
duas popula\c{c}\~oes normais com vari\^ancias desconhecidas, testes de hip\'oteses para a diferen\c{c}a de 
propor\c{c}\~oes populacionais, testes de hip\'oteses para a raz\~ao de vari\^ancias de duas popula\c{c}\~oes normais.

6. Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples: o modelo de regress\~ao linear simples, m\'{\i}nimos quadrados e o 
modelo ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao, coeficiente de determina\c{c}\~ao, 
correla\c{c}\~ao. 

7. Regress\~ao linear m\'ultipla: o modelo de regress\~ao linear m\'ultipla, m\'{\i}nimos quadrados e o modelo 
ajustado, infer\^encias sobre os coeficientes de regress\~ao, predi\c{c}\~ao.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{itemize}
\item{}O Estima\c{c}\~ao Pontual (14 h/a);
\item{}Intervalos de Confian\c{c}a para uma Amostra (6 h/a);
\item{}Testes de Hip\'otese para uma Amostra (8 h/a);
\item{}Intervalos de Confian\c{c}a para duas Amostras (6 h/a);
\item{} Testes de Hip\'otese para duas Amostras (8 h/a);
\item{} Correla\c{c}\~ao e Regress\~ao Linear Simples (4 h/a);
\item{} Regress\~ao Linear M\'ultipla (6 h/a);
\item{}Aulas de Exerc\'{\i}cios (6h/a);
\item{}Atividades Avaliativas (6h/a).
\end{itemize}
Este cronograma poder\'a sofrer eventuais altera\c{c}\~oes de acordo com o desenvolvimento da turma.
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  \begin{enumerate}
\item{} Apresentar os fundamentos da Estat\'{\i}stica Inferencial, permitindo a generaliza\c{c}\~ao de resultados a partir de amostras.
\item{} Desenvolver a capacidade de aplicar testes estat\'{\i}sticos para tomada de decis\~ao em diferentes contextos.
\item{} Introduzir a constru\c{c}\~ao e interpreta\c{c}\~ao de intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses.
\item{} Utilizar ferramentas computacionais para a aplica\c{c}\~ao de m\'etodos estat\'{\i}sticos.
\end{enumerate}
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  O curso tem como objetivo capacitar os alunos na aplica\c{c}\~ao de m\'etodos estat\'{\i}sticos para infer\^encia, abrangendo estima\c{c}\~ao 
pontual, 
intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses para uma e duas amostras. Os alunos dever\~ao aprender a analisar dados 
estat\'{\i}sticos, 
compreender distribui\c{c}\~oes amostrais e aplicar testes apropriados para diferentes par\^ametros populacionais, desenvolvendo 
habilidades para tomada de decis\~ao baseada em dados.

Al\'em disso, ser\~ao abordados modelos de regress\~ao linear simples e m\'ultipla, permitindo a an\'alise de rela\c{c}\~oes entre vari\'aveis e 
predi\c{c}\~ao de resultados. O curso tamb\'em enfatiza o uso de ferramentas computacionais para a aplica\c{c}\~ao pr\'atica dos conceitos, 
preparando os alunos para enfrentar desafios estat\'{\i}sticos em diferentes \'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: \textit{Geogebra}, data-show, 
quadro negro e giz. As aulas ser\~ao 
acompanhados por exerc\'{\i}cios do livro 
texto e no \textit{Geogebra} a fim de 
contribuir para a fixa\c{c}\~ao de conte\'udo e 
desenvolvimento da vis\~ao geom\'etrica. 
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.

\begin{enumerate}
\item[] 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.
\end{enumerate}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas tr\^es atividades avaliativas durante o semestre.
\begin{itemize}
\item{}Atividade Avaliativa 1($N_1$): 25 de Abril de 2025.
\item{}Atividade Avaliativa 2($N_2$): 30 de Maio de 2025.
\item{}Atividade Avaliativa 3($N_3$): 04 de Julho de 2025.
\end{itemize}

A m\'edia final ser\'a obtida pela m\'edia aritm\'etica simples:
$$M = \dfrac{N_1+N_2+N_3}{3}$$



\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. 6 ed. S\~ao Paulo: Saraiva, 2010.

\textbf{[2]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica. 10 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. 8 
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. 2 ed. S\~ao Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004.

\textbf{[4]:} KAZMIER, L. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Economia e Administra\c{c}\~ao. 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. 1 ed. 
S\~ao Paulo: Thompson, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo: Saraiva, 2010. (B1)

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

\textbf{[3]:} STEVENSON, W. J. Estat\'{\i}stica Aplicada \`a Administra\c{c}\~ao. S\~ao Paulo: Harbra, 1981. (B3)
}


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

   4$^a$ & N4 & 306, CAB (50)\\
   4$^a$ & N5 & 306, CAB (50)\\
   6$^a$ & N4 & 306, CAB (50)\\
   6$^a$ & N5 & 306, 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}


