\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:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0444
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De S\'eries Temporais}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 96
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/32
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         246t12
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos iniciais. S\'eries estacion\'arias. Fun\c{c}\~ao de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao.
M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao e de suaviza\c{c}\~ao e autorregressivo. Modelagem Box-Jenkins: modelos
ARMA, ARIMA e SARIMA. Modelos n\~ao lineares: ARCH, GARCH. T\'opicos em s\'eries temporais:
Representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios. An\'alise de interven\c{c}\~ao e outliers em s\'eries
temporais. Aplica\c{c}\~oes em dados socioambientais, \'etnico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Conceitos iniciais: considera\c{c}\~oes, nota\c{c}\~ao, objetivo da an\'alise de s\'eries temporais \\
2. Estacionariedade \\
3. Fun\c{c}\~ao de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao \\
4. M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao: tend\^encia e sazonalidade \\ 
5. M\'etodos de suaviza\c{c}\~ao: m\'edias m\'oveis simples, exponencial simples, exponencial de Holt e 
exponencial de holt-Winters \\
6. Modelo ARIMA: modelos AR, MA, ARMA e ARIMA, identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao, diagn\'ostico e previs\~ao \\
7. Modelo SARIMA: identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao e verifica\c{c}\~ao \\
8. An\'alise de interven\c{c}\~ao: fun\c{c}\~oes de transfer\^encia, valores at\'{\i}picos \\
9. Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH \\
10. Introdu\c{c}\~ao \`a representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao da disciplina (2 horas aula) \\
Conceitos iniciais (4 horas aula)\\
Estacionaridade (8 horas aula)\\
Fun\c{c}\~oes de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao (4 horas aula).\\
M\'etodos de decomposi\c{c}\~ao (6 horas aula).\\
M\'etodos de suaviza\c{c}\~ao (8 horas aula).\\
Modelos ARIMA (24 horas aula).\\
Modelos SARIMA (6 horas aula).\\
An\'alise de interven\c{c}\~ao (6 horas aula).\\
Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH (6 horas aula).\\
Introdu\c{c}\~ao \`a representa\c{c}\~ao espectral de modelos estacion\'arios (6 horas aula).\\
Avalia\c{c}\~oes (16 horas aula)\\

{\bf N\~ao haver\'a aula nos dias 04/04, 30/06 e 20/06, pois o docente estar\'a ministrando aula na especializa\c{c}\~ao 
Data Science e Estat\'{\i}stica Aplicada. Como no calend\'ario acad\^emico tem-se 50 dias letivos, se faz necess\'ario 
apenas a reposi\c{c}\~ao de um dia letivo, que ser\'a realizado ap\'os consulta aos discentes e divulgado no SIGAA.}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Capacitar os alunos a identificar, analisar e realizar previs\~oes de s\'eries temporais, utilizando os principais
modelos de s\'eries temporais encontrados na literatura.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  1. Aprender a analisar s\'eries de dados indexadas no tempo.\\
2. Compreender os modelos cl\'assicos de an\'alises de s\'eries temporais sob os quatro
principais perspectivas estat\'{\i}sticas: identifica\c{c}\~ao, estima\c{c}\~ao, diagn\'ostico e
previs\~ao.\\
3. Saber utilizar e interpretar modelos de s\'eries temporais.\\
4. Gerar a autonomia necess\'aria para compreender t\'opicos mais avan\c{c}ados n\~ao cobertos no curso.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas, utilizando quadro, giz ou pincel, datashow e o software R. O est\'{\i}mulo a
participa\c{c}\~ao dos(as) discentes ser\'a feito por meio da 
resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e de discuss\~oes a respeito da teoria ministrada. Ser\~ao
utilizadas listas de exerc\'{\i}cios para refor\c{c}ar a
compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos(as) discentes. A avalia\c{c}\~ao ser\'a
baseada em provas, cujas datas ser\~ao definidas
previamente no in\'{\i}cio do curso, podendo sofrer altera\c{c}\~oes.

\begin{itemize}
\item No dia 07/05, os(as) discentes ser\~ao liberados para participarem das atividades do Espa\c{c}o das 
Profiss\~oes.

\item Material did\'atico e listas de exerc\'{\i}cios estar\~ao dispostos no SIGAA, bem como
informa\c{c}\~oes e recados referentes a disciplina.

\item Poder\~ao ter acesso ao ambiente virtual de ensino (SIGAA, Google Sala de Aula e outras
plataformas, se for o caso), apenas o(a) docente e
os(as) discentes regularmente matriculados nesta disciplina, utilizando e-mail institucional.

\item Os materiais did\'aticos, que porventura, forem disponibilizados pelo(
docente, n\~ao poder\~ao ser objeto de divulga\c{c}\~ao ao
p\'ublico externo, seja por meio de redes sociais, filmagens, v\'{\i}deos, impressos de
fotografias e quaisquer outros meios de publica\c{c}\~ao
e comunica\c{c}\~ao.

\item O material did\'atico produzido e fornecido pelo docente deve ser utilizado
apenas para fins educacionais e pedag\'ogicos da
disciplina.

\item \'E proibida a capta\c{c}\~ao de imagens (fotografias), a grava\c{c}\~ao, a reprodu\c{c}\~ao
e/ou a distribui\c{c}\~ao de trechos ou da integralidade
das aulas sem a autoriza\c{c}\~ao expressa do(a) professor(a).

\item O docente da disciplina n\~ao d\'a anu\^encia para grava\c{c}\~ao e captura de
imagens das atividades did\'aticas, assim como,
n\~ao d\'a anu\^encia da capta\c{c}\~ao, do arquivamento e da divulga\c{c}\~ao de imagem e voz.

\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{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas duas provas te\'oricas, $P_1$ e $P_2$, cujas datas ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $P_1$: 25/04/2025;
\item $P_2$: 13/06/2025.
\end{itemize}
O valor total das avalia\c{c}\~oes variar\'a de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.\\

Al\'em disso, haver\'a tr\^es trabalhos pr\'atico ($TP_1$, $TP_2$ e $TP_3$), a ser desenvolvido em linguagem de 
programa\c{c}\~ao R e o RMarkdown, valendo at\'e 10,0 (dez) pontos. Tal trabalho ser\'a desenvolvido em grupos de 
at\'e 3 (tr\^es) integrantes.

\begin{itemize}
\item As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida por meio do c\'alculo da m\'edia ponderada entre
as notas $P_{1}$, $P_{2}$, $TP_1$, $TP_2$ e $TP_3$ da
seguinte forma,
\begin{eqnarray*}
MF =\frac{3 P_{1}+3 P_{2} + TP_1 + 2TP_2 + 2TP_3}{11}.
\end{eqnarray*}

A m\'edia final ter\'a valor de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.

\item Durante a realiza\c{c}\~ao das avalia\c{c}\~oes poder\'a ser solicitado ao(\`a) discente
documento de identifica\c{c}\~ao com foto recente (preferencialmente crach\'a de
identifica\c{c}\~ao da UFG). O(A) discente que n\~ao apresentar o documento n\~ao poder\'a
realizar a avalia\c{c}\~ao.

\item Haver\'a avalia\c{c}\~ao em 2$^a$ chamada para o(a) discente que perder quaisquer
atividades avaliativas, com aus\^encia justificada e comprovada. As
solicita\c{c}\~oes de segunda chamada de\-ve\-r\~ao ser formalizadas, de\-vi\-da\-men\-te
justificadas e comprovadas, ao professor ou na
Secretaria do IME/UFG, dentro do prazo estipulado pelo RGCG - UFG.

\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 75\% (setenta e cinco por cento) da carga hor\'aria total do
componente curricular.
\item As notas das avalia\c{c}\~oes ser\~ao divulgadas no SIGAA com anteced\^encia de, no
m\'{\i}nimo, 4 (quatro) dias em rela\c{c}\~ao \`a
avalia\c{c}\~ao subsequente.
\item As avalia\c{c}\~oes dever\~ao ser retiradas exclusivamente pelo(a) discente que a
realizou. As mesmas, quando n\~ao retiradas em
hor\'ario de aula, dever\~ao ser retiradas na sala do(a) professor(a), preferencialmente
em hor\'ario de atendimento, com agendamento pr\'evio.
\item A nota final ser\'a disponibilizada diretamente no SIGAA, ao final do semestre
letivo.
\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. -An\'alise de S\'eries TemporaisEd. Blucher, 2004.

\textbf{[2]:} CHATFIELD, C. Analysis of time series: an introduction. Editora Chapman-Hall, 6a, 2003.

\textbf{[3]:} MONTGOMERY D.C., JENNINGS C.L., KULAHCI M., Introduction to Time Series analysis and
Forecasting, Wiley; 1a ed., 2008.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ABRAHAM, B. e LEDOLTER, J. Statistical Methods for Forecasting, Wiley-Interscience; 2a ed., 2005.

\textbf{[2]:} WEI, W. W. Time Series Analysis. Addison Wesley, 2a ed., 2005.

\textbf{[3]:} CRYER, J., Time Series Analysis. Duxbury Press, 1986.

\textbf{[4]:} BROCKWELL, P. J. e DAVIS, R. A. Introduction to Time Series and Forecasting, Springer; 2a ed. January 15, 2010.

\textbf{[5]:} HAMILTON, J Time Series Analysis. Princeton University Press 1994.

\textbf{[6]:} L\"UTKEPOHL, H New Introduction to Multiple Time Series, Ed, Springer 2005.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. -An\'alise de S\'eries TemporaisEd. Blucher, 2004. (B1)

\textbf{[2]:} MONTGOMERY D.C., JENNINGS C.L., KULAHCI M., Introduction to Time Series analysis and
Forecasting, Wiley; 1a ed., 2008. (B3)
}


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

   2$^a$ & T1 & 106, CAB (24)\\
   2$^a$ & T2 & 106, CAB (24)\\
   4$^a$ & T1 & 303, CAA (50)\\
   4$^a$ & T2 & 303, CAA (50)\\
   6$^a$ & T1 & 303, CAA (50)\\
   6$^a$ & T2 & 303, CAA (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. } & Segunda-feira, das 15h \`as 16h\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Eder Angelo Milani. & Email: edermilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Eder Angelo Milani}\end{center}


