\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:} & 2023.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0455
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De Sobreviv\^encia}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/16
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24t12
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos b\'asicos e exemplos de dados de sobreviv\^encia. M\'etodos n\~ao param\'etricos em an\'alise de sobreviv\^encia. Modelos probabil\'{\i}sticos em an\'alise de sobreviv\^encia. Modelos de regress\~ao param\'etricos. Modelo de riscos proporcionais de Cox. M\'etodos de diagn\'ostico. Censura intervalar e dados agrupados. Aplica\c{c}\~oes em dados s\'ocio-ambientais, \'etnico-raciais e indı́genas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Conceitos b\'asicos: introdu\c{c}\~ao e objetivos; caracteriza\c{c}\~ao e representa\c{c}\~ao de dados de sobreviv\^encia; Fun\c{c}\~oes de sobreviv\^encia, 
riscos e taxa de falha acumulada; tempo m\'edio; rela\c{c}\~oes entre as fun\c{c}\~oes. \\
2. M\'etodos n\~ao param\'etricos: introdu\c{c}\~ao; estima\c{c}\~ao na aus\^encia de censura; estimador de Kaplan-Meier; compara\c{c}\~ao de curvas 
de sobreviv\^encia. \\
3. Modelos probabil\'{\i}sticos: introdu\c{c}\~ao; modelos param\'etricos em an\'alise de sobreviv\^encia; estima\c{c}\~ao dos par\^ametros dos 
modelos; intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses; adequa\c{c}\~ao do modelo probabil\'{\i}stico. \\
4. Modelos de regress\~ao param\'etricos: introdu\c{c}\~ao; modelo linear para dados de sobreviv\^encia; estima\c{c}\~ao dos par\^ametros dos 
modelos; intervalos de confian\c{c}a e testes de hip\'oteses; adequa\c{c}\~ao do modelo ajustado; interpreta\c{c}\~ao dos coeficientes estimados. 
\\
5. Modelo semi-param\'etrico de riscos proporcionais de Cox: o modelo de Cox; ajsute do modelo; interpreta\c{c}\~ao dos coeficientes; 
adequa\c{c}\~ao do modelo de Cox e coment\'arios. \\
6. Censura intervalar e dados grupados: t\'ecnicas n\~ao-param\'etricas; modelos param\'etricos, modelo semi-param\'etrico; dados 
grupados; modelos de regress\~ao discretos. \\
7. Aplica\c{c}\~oes em dados s\'ocio-ambientais, \'etico-raciais e ind\'{\i}genas.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  A seguir \'e detalhado o cronograma. \\
1. Apresenta\c{c}\~ao da disciplina – 2 horas/aula \\
2. Conceitos b\'asicos – 4 horas/aula \\
3. M\'etodos n\~ao param\'etrica – 6 horas/aula \\
4. Modelos probabil\'{\i}sticos – 10 horas/aula \\
5. Modelos de regress\~ao param\'etricos – 10 horas/aula \\
6. Modelo semi-param\'etrico de riscos proporcionais de Cox – 10 horas/aula \\
7. Censura intervalar e dados agrupados – 6 horas/aula \\
8. Provas – 4 horas/aula \\
9. Aula de exerc\'{\i}cios – 4 horas/aula \\
10. Semin\'ario – 4 horas/aula \\
11. Conpeex - 2 horas/aula \\
12. Semana do IME - 2 horas/aula
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Espera-se que o aluno ap\'os a conclus\~ao da disciplina seja capaz de identificar e analisar dados censurados, aplicando as t\'ecnicas 
b\'asicas apresentadas na disciplina.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Espera-se que o aluno seja capaz de \\
1. identificar problemas reais com dados censurados; \\
2. aplicar t\'ecnicas n\~ao-param\'etricas para dados censurados; \\
3. aplicar t\'ecnicas param\'etricas para dados censurados; \\
4. utilizar os modelos de regress\~ao param\'etrico e o de Cox; \\
5. realizar a an\'alise estat\'{\i}stica de dados censurados utilizando o software R.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  - Aulas expositivas com uso de recursos computacionais para auxiliar na compreens\~ao dos t\'opicos abordados. \\
- O software R ser\'a utilizado nas aulas de laborat\'orio. \\
- Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, que cobrir\~ao a mat\'eria ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. \\
- O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico. \\
- Poder\'a ser aberta uma turma no Classroom, onde atividades podem ser postadas. \\
- Aplicar t\'ecnicas b\'asicas em conjuntos de dados reais, com presen\c{c}a de censura, utilizando o software R.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A M\'edia Final (MF) ser\'a composta por quatro notas, sendo elas: duas prova (P1 e P2), a avalia\c{c}\~ao relat\'orio (R) e, por fim, a 
avalia\c{c}\~ao do semin\'ario (S). As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes s\~ao: \\
(i) Prova (P1) – 08/11/2023; \\
(ii) Prova (P2) – 24/01/2023; \\
(iii) Relat\'orio parcial - 25/10/2023; \\
(iv) Relat\'orio final – 29/01/2024; \\
(v) Semin\'arios – 29 e 31/01/2024. \\
A m\'edia final \'e dada por MF = (P1+ 2P2 + R +S)/5. \\

Observa\c{c}\~oes:\\
- As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais altera\c{c}\~oes; \\
- A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0 (dez); \\
- O conte\'udo da prova ser\'a aquele abordado at\'e a aula imediatamente antes da avalia\c{c}\~ao; \\
- O relat\'orio final ser\'a no formato de artigo cient\'{\i}fico, com no m\'{\i}nimo 10 e no m\'aximo 15 p\'aginas, contendo os m\'etodos 
abordados na disciplina; \\
- O semin\'ario com o resultado da pesquisa, dever\'a ser apresentado por todos os integrantes do grupo; \\
- Durante a apresenta\c{c}\~ao do semin\'ario poder\~ao ser feitas perguntas, tanto pelo professor quanto por alunos da disciplina; 
- Ap\'os a corre\c{c}\~ao das atividades avaliativas, as notas ser\~ao lan\c{c}adas no SIGAA; \\
- A pr\'oxima avalia\c{c}\~ao s\'o poder\'a ocorrer depois de no m\'{\i}nimo 4 dias ap\'os a divulga\c{c}\~ao da nota da avalia\c{c}\~ao anterior; \\
- Ao t\'ermino do semestre, a m\'edia final ser\'a depositada no SIGAA; \\
- Solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas; \\
- O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75% e a m\'edia final for igual ou superior a 6,0 pontos.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} COLOSIMO, E.A., e GIOLO, S.R. An\'alise de Sobreviv\^encia Aplicada, ABE-Projeto Fisher. 2006.

\textbf{[2]:} COX, D.R., OAKES, D. Analysis of Survival Data. Chapman and Hall, London.1984.

\textbf{[3]:} HOSMER, D.W. e LEMESHOW, S., Applied Survival Analysis. New York. John Wiley and Sons, 1999.

\textbf{[4]:} CARVALHO, M. S. et al. An\'alise de Sobreviv\^encia Teoria e aplica\c{c}\~oes em Sa\'ude. Rio de Janeiro Editora Fiocruz, 2011.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} FLEMING, T.R. and HARRIGTON, D.P. Counting Processes and Survival Analysis. Wiley, New York. 1991.

\textbf{[2]:} LAWLESS, J.F. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Wiley, New York. 1982.

\textbf{[3]:} MILLER, R.G.; Survival Analysis. Editora: JOHN WILEY PROFESSIO, 1$^a$ Edi\c{c}\~ao - 1998.

\textbf{[4]:} KALBFLISCH, D.J., PRENTICE, R.L. The Statistical Analysis of Failure Time Data. Wiley, New York. 1980.

\textbf{[5]:} LEE, E.T. e WANG, J.W., Statistical Methods for Survival Data Analysis. New York. John Wiley and Sons, 2003.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} COLOSIMO, E.A., e GIOLO, S.R. An\'alise de Sobreviv\^encia Aplicada, ABE-Projeto Fisher. 2006.
}


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

   2$^a$ & A1 & 302, CAA (50)\\
   2$^a$ & A2 & 302, CAA (50)\\
   4$^a$ & A1 & 104, CAA (24)\\
   4$^a$ & A2 & 104, CAA (24)\\
\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 19h \`as 20h, na sala 107 do IME\\
\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}


