\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:} & IME0457
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De Dados Longitudinais}
         &
         \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:}
         &
         35t56
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Marta Cristina Colozza Bianchi Da Costa
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos b\'asicos e exemplos de dados longitudinais; An\'alise explorat\'oria; Estruturas de correla\c{c}\~ao; Modelo linear normal com erros correlacionados; Modelo de efeitos aleat\'orios; Equa\c{c}\~oes de estima\c{c}\~ao generalizadas
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao aos dados longitudinais: conceitos, caracter\'{\i}sticas, fontes de varia\c{c}\~ao, correla\c{c}\~ao e 
exemplos. Estudo transversal e longitudinal.\\
2. Modelo Marginal Linear com erros correlacionados: nota\c{c}\~ao, estruturas para m\'edia e covari\^ancia, 
exemplos e interpreta\c{c}\~ao.\\
3. An\'alise explorat\'oria: escolha do formato funcional da m\'edia e estrutura de covari\^ancia. Gr\'afico de 
perfis individuais e m\'edio, t\'ecnicas de suaviza\c{c}\~ao, gr\'aficos de dispers\~ao, correlograma e semivariograma. 
\\
4. Modelo Marginal Linear Normal com erros correlacionados: estima\c{c}\~ao, infer\^encia, an\'alise de 
diagn\'ostico e res\'{\i}duos, exemplos.\\
5. Modelo de efeitos aleat\'orios: forma geral do modelo misto, caracter\'{\i}sticas e suposi\c{c}\~oes. Estima\c{c}\~ao e 
Infer\^encia. Predi\c{c}\~ao. An\'alise de diagn\'ostico e res\'{\i}duos. Exemplos e interpreta\c{c}\~ao.\\
6. Equa\c{c}\~oes de estima\c{c}\~ao generalizadas para estima\c{c}\~ao de modelos marginais.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Carga hor\'aria prevista por t\'opico do Programa e avalia\c{c}\~oes:
\begin{description}
\item[A] Introdu\c{c}\~ao (8h/a);
\item[B] Modelo Marginal Linear com erros correlacionados (10h/a);
\item[C] An\'alise Explorat\'oria (10h/a):
\item[D] Modelo Marginal Linear Normal com erros correlacionados (10h/a);
\item[E] Modelos de efeitos aleat\'orios (10h/a):
\item[F] Equa\c{c}\~oes de estima\c{c}\~ao generalizadas (10h/a);
\item[G] Avalia\c{c}\~oes (6h/a);
\end{enumerate}
Caso seja necess\'ario, o(a) professor(a) far\'a altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do
conte\'udo program\'atico ou a redistribui\c{c}\~ao das horas destinadas a cada t\'opico ou atividade avaliativa.\\
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer ao aluno do curso de Bacharelado em Estat\'{\i}stica conhecimentos gerais, te\'oricos e pr\'aticos, em 
modelos para an\'alise de dados longitudinais, considerando a abordagem marginal linear e de efeitos 
aleat\'orios.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{itemize}
\item Habilitar o/a discente a identificar estrutura de dados que sejam longitudinais, assim como, 
inspecionar situa\c{c}\~oes que d\^eem ind\'{\i}cios da
necessidade da inclus\~ao de efeitos aleat\'orios no processo de modelagem.
\item Deixar o aluno ciente das estruturas de modelagem que podem ser consideradas no ajuste de 
modelos para dados longitudinais.
\item Propiciar ao aluno conhecimentos te\'oricos e computacionais acerca do ajuste de modelos para an\'alise 
de dados longitudinais, considerando
os cen\'arios apontados na ementa e programa deste Plano de Ensino.
\item Desenvolver o racioc\'{\i}nio anal\'{\i}tico e pensamento cr\'{\i}tico dos docentes quanto \`a pr\'atica cient\'{\i}fica, por 
meio de semin\'arios e leitura de artigos.
\end{itemize}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  O conte\'udo program\'atico ser\'a desenvolvido por meio de aulas expositivas (quadro, giz e/ou
data show e laborat\'orio de inform\'atica), abordando defini\c{c}\~oes, conceitos, resultados, exemplos e an\'alise 
de 
dados
sempre buscando a reflex\~ao de abordagens feitas por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios ou
discuss\~oes de problemas, sempre com a efetiva participa\c{c}\~ao discente. Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, 
que cobrir\~ao a mat\'eria
ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. O objetivo das listas \'e criar o h\'abito do estudo frequente e 
a 
an\'alise dos conte\'udos
abordados, al\'em de promover o desenvolvimento de habilidades e incentivar a criatividade na
resolu\c{c}\~ao de problemas e refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos.

\begin{itemize}
\item Recursos tecnol\'ogicos de uma ou mais das plataformas institucionais SIGAA,
Moodle Ip\^e e/ou Google poder\~ao ser utilizados conforme necessidade, em especial para inclus\~ao de 
materiais e atividades
para aulas ass\'{\i}ncronas previstas neste Plano de Ensino (n\~ao para substituir eventuais faltas/aulas no 
decorrer 
do semestre);
\item As atividades supervisionadas mencionadas no Art. 16 do RGCG (RESOLU\c{C}\~AO – CEPEC/UFG N$^o$ 
1791/2022) ser\~ao apresentadas pelo professor em sala de aula e supervisionadas no hor\'ario de 
atendimento da disciplina
\item Aulas pr\'aticas ser\~ao ministradas com aux\'{\i}lio do software estat\'{\i}stico R.
\item Caso seja necess\'ario, o(a) professor(a) far\'a altera\c{c}\~ao na ordem das unidades
do conte\'udo program\'atico ou a redistribui\c{c}\~ao
das horas destinadas a cada t\'opico ou atividade avaliativa.
\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 Comunica\c{c}\~ao professor-aluno fora de sala de aula, fora de hor\'arios de
atendimento e fora de reuni\~oes/encontros
previamene agendados deve ser relizada via meios oficiais e institucionais: SIGAA e
email institucional marta\_bianchi@ufg.br.
\end{itemize}
Informa\c{c}\~oes sobre direito autoral, direito de imagem e/ou voz e uso de materiais
did\'aticos utilizados em sala de aula e no
ambiente virtual:
\begin{enumerate}
\item Poder\~ao ter acesso ao ambiente virtual de ensino (SIGAA e outras
plataformas, se for o caso), apenas o(a) docente e
os(as) discentes regularmente matriculados nesta disciplina. Depende de
autoriza\c{c}\~ao do(a) professor(a), o acesso de terceiros ao
ambiente virtual, que porventura, n\~ao estejam diretamente envolvidos com as
atividades nela desenvolvidas.
\item Os materiais did\'aticos, que porventura, forem disponibilizados pelo(a)
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(a) 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).
\begin{itemize}
\item O(A) 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.
\end{itemize}
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  Ser\~ao realizadas tr\^es avalia\c{c}\~oes, $A_1$, $A_2$ e $A_3$, cujas datas ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_1$: 22/04/2025 (Prova te\'orico-pr\'atica)
\item $A_2$: 29/05/2025; (Entrega do Projeto de An\'alise de Dados 1 e apresenta\c{c}\~ao oral)
\item $A_3$: 26/06/2025. (Entrega do Projeto de An\'alise de Dados 2 e apresenta\c{c}\~ao oral)
\item Durante avalia\c{c}\~ao te\'orica ($A_1$) n\~ao poder\~ao ser usados celulares e quaisquer outros
equipamentos eletr\^onicos (tablets, Ipods, Notebooks, etc...), a n\~ao ser quando solicitado o uso
pelo professor para realiza\c{c}\~ao de alguma atividade espec\'{\i}fica.
\end{itemize}
O valor total das avalia\c{c}\~oes variar\'a de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.\\

\begin{itemize}
\item As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
\item As instru\c{c}\~oes completas para os Projetos de An\'alise de Dados ($A_2, \ A_3$) ser\~ao informadas aos 
alunos em sala de aula, e
anexadas no SIGAA. em momento oportuno da disciplina de forma a garantir tempo h\'abil para a execu\c{c}\~ao 
pelos discentes.
\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida por meio do c\'alculo da m\'edia ponderada entre
as notas $A_{1}$, $A_{2}$ e $A_{3}$, da
seguinte forma,
\begin{eqnarray*}
MF =\frac{35.A_{1}+35.A_{2}+30.A_{3}}{100}.
\end{eqnarray*}
\item Os conte\'udos a serem avaliados em cada avalia\c{c}\~ao, seguindo a descri\c{c}\~ao
do item Cronograma, deste plano, ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_{1}$: t\'opicos A, B, C e D;
\item $A_{2}$: An\'alise de dados com aplica\c{c}\~ao de modelo Marginal Linear Normal.
\item $A_{3}$: An\'alise de dados com aplica\c{c}\~ao de modelos de efeitos aleat\'orios em resposta 
cont\'{\i}nua.
\end{itemize}

\item Haver\'a avalia\c{c}\~ao em 2$^a$ chamada para o(a) discente que perder quaisquer
atividades avaliativas, com aus\^encia justificada. As
solicita\c{c}\~oes de segunda chamada de\-ve\-r\~ao ser formalizadas, de\-vi\-da\-men\-te
justificadas e comprovadas, ao(\`a) professor(a) 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.
\item A nota final ser\'a disponibilizada diretamente no SIGAA, ao final do semestre
letivo.
\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} DIGGLE, P. J., HEAGERTY, P., LIANG, K. Y. e ZEGER, S. L. Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press, 2002.

\textbf{[2]:} FITZMAURICE, G. M., LAIRD, N. M. e WARE, J. H. Applied Longitudinal Analysis. Wiley, 2004.

\textbf{[3]:} HEDEKER, D. e GIBBONS, R. D. Longitudinal Data Analysis. Wiley, 2006.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} LINDSEY, J Models for repeated measurements. Oxford, 1999.

\textbf{[2]:} VERBEKE, G. e MOLENBERGHS, G. Linear Mixed Models for Longitudinal Data. Springer, 2a
printing edition, 2009.

\textbf{[3]:} PINHEIRO, J. C. \& BATES. D. M , Mixed-Effects Models in S and S-plus. Spinger, 2000.

\textbf{[4]:} TWISK, J. W. R. Applied Longitudinal Data Analysis for Epidemiology. Second Edition.
Cambridge, 2013.

\textbf{[5]:} MOLENDERGHS, G. \& VERBEKE, G. Models for Discrete Longitudinal Data. Spinger, 2005.

\textbf{[6]:} DEMIDENKO, Eugene. Mixed Models: Theory and Applications with R. Second Edition.
Wiley, 2013.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} FITZMAURICE, G. M., LAIRD, N. M. e WARE, J. H. Applied Longitudinal Analysis. Wiley, 2004. (B2)

\textbf{[2]:} DIGGLE, P. J., HEAGERTY, P., LIANG, K. Y. e ZEGER, S. L. Analysis of Longitudinal Data. Oxford University Press, 2002. (B1)
}


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

   3$^a$ & T5 & 307, CAA (40)\\
   3$^a$ & T6 & 307, CAA (40)\\
   5$^a$ & T5 & 106, CAB (24)\\
   5$^a$ & T6 & 106, CAB (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. } & Ter\c{c}as-feiras 13:30 \`as 15:00h, sala 125 IME.\\
   \textbf{2. } & Quintas-feiras 18:30 \`as 19:00h, sala de aula.\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Marta Cristina Colozza Bianchi Da Costa. & Email: marta\_bianchi@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Marta Cristina Colozza Bianchi Da Costa}\end{center}


