\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:} & Engenharia De Software
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & C
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0378
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Probabilidade E Estat\'{\i}stica A}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & INF
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24n23
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Luis Rodrigo Fernandes Baumann
         \\
         
         \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 conjuntos. Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de probabilidade: 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:}
{
  \begin{itemize}
	\item Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes sobre amostragem (10 horas/aula).
 \item Estat\'{\i}stica Descritiva (12 horas/aula).
	\item Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria de Conjuntos (4 horas/aula) .
	\item Vari\'aveis Aleat\'orias (12 horas/aula).
 \item Infer\^encia Estat\'{\i}stica (12 horas/aula).
	\item Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples (8 horas/aula).
	\item Avalia\c{c}\~oes (6 horas/aula).
\end{itemize}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  O objetivo da disciplina \'e oferecer uma linguagem matem\'atica b\'asica, por\'em, fundamental para que os estudantes 
sejam capazes de utilizar as ferramentas de probabilidade e estat\'{\i}stica em situa\c{c}\~oes te\'oricas e pr\'aticas que possam 
surgir ao longo do curso e posteriormente na sua atua\c{c}\~ao profissional.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Ao final da disciplina, espera-se que o estudante:
 
 \begin{itemize}
 	\item seja capaz de calcular probabilidades; 
 	\item seja capaz de utilizar os conceitos de estat\'{\i}stica descritiva na resolu\c{c}\~ao de problemas inerentes \`a sua 
\'area de forma\c{c}\~ao;
 	\item possa elaborar relat\'orios que resumem um conjunto de dados evidenciando as principais 
caracter\'{\i}sticas observadas;
 	\item consiga obter estimativas pontuais e intervalares para os par\^ametros m\'edia e propor\c{c}\~ao; 
 	\item seja capaz de aplicar os principais conceitos de testes de hip\'oteses em problemas inerentes a sua \'area 
de atua\c{c}\~ao.
 \end{itemize}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \begin{itemize}
 	\item As aulas te\'oricas ser\~ao abordadas, utilizando-se a exposi\c{c}\~ao no quadro-giz e, data-show, retroprojetores 
e outros recursos, com reflex\~ao
das abordagens, apresenta\c{c}\~ao de semin\'arios e resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios. Caso haja impedimento de atividades 
presenciais ser\~ao realizadas
atividades ass\'{\i}ncronas via google classroom.
\item Os estudantes devem ficar atentos as normas t\'ecnicas em rela\c{c}\~ao a manuten\c{c}\~ao de medidas preventivas 
contra a COVID-19 na Universidade
Federal de Goi\'as e as orienta\c{c}\~oes dadas pela universidade.
 \end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize} 
\item Ser\~ao realizadas duas provas, $P1$ e $P2$, cujas datas s\~ao:
\[P1: 29/05/2023, \quad \quad P2: 04/08/2023.\]
 \item Ser\'a feito um trabalho ($T$) a ser entregue at\'e o dia: /08/2023$.
 \item De acordo com necessidade ser\~ao realizadas atividades que contam pontos extras. 
 item A M\'edia das Provas ($MP$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica das provas te\'oricas $P1$ e $P2$.
 \item A M\'edia das atividades ($MA$) ser\'a obtida a partir da m\'edia aritm\'etica de todas as atividades propostas.
 \item A nota dada para todas as provas e atividades avaliativas ser\'a de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.
 \item A M\'edia Final (MF) ser\'a:
\[MF=\frac{7MN+3T}{10},\]
 onde 
 \[MN= 
 \begin{cases}
 MP+0,2MA, & \hbox{se} ~~MP+0,2MA ~~\hbox{menor que}~~ 10 \\
 10, & se ~~MP+0,2MA~~ \hbox{maior ou igual a} ~~10 .
 \end{cases}
\]
 \item A notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA.
 
\item Haver\'a prova em 2a chamada para o/a discente que perder quaisquer atividades avaliativas, com aus\^encia justificada, de acordo com o RGCG (Regimento Geral
dos Cursos de Gradua\c{c}\~ao, ver em https://prograd.ufg.br/, Estudante, Informa\c{c}\~oes Acad\^emicas - Regulamento de Gradua\c{c}\~ao - RGCG: Resolu\c{c}\~oes - CEPEC No. 1557R/2017).

\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 \%$.


\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. 8 ed. S\~ao Paulo Pearson, 2009.

\textbf{[2]:} MAGALH\~AES, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010.

\textbf{[3]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ROSS, S. Probabilidade. Um curso moderno com aplica\c{c}\~oes. 8 ed. Porto Alegre Bookman, 2010.

\textbf{[2]:} MORETTIN, L. G. Estat\'{\i}stica b\'asica probabilidade e infer\^encia. S\~ao Paulo Prentice Hall, 2010.

\textbf{[3]:} DANTAS, C.A. B. Probabilidade um curso introdut\'orio. 3 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2008.

\textbf{[4]:} BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica b\'asica. 6 ed. S\~ao Paulo Saraiva, 2010.

\textbf{[5]:} TRIOLA, M. F. Introdu\c{c}\~ao \`a estat\'{\i}stica. 10 ed. Rio de Janeiro LTC, 2008.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} MAGALH\~AES, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010.

\textbf{[2]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969.
}


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

   2$^a$ & N2 & 305, CAB (60)\\
   2$^a$ & N3 & 305, CAB (60)\\
   4$^a$ & N2 & 305, CAB (60)\\
   4$^a$ & N3 & 305, CAB (60)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & 3$^a$ : 14:00 - 16:00\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Luis Rodrigo Fernandes Baumann. & Email: fbaumann@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Luis Rodrigo Fernandes Baumann}\end{center}


