\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:} & 2025.2 &
         \textbf{Curso:} & Engenharia Mec\^anica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & B
         &
         \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:} & EMC
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24T12
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Amanda Buosi Gazon Milani
         \\
         
         \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{enumerate}
\item Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes de amostragem (4 h/a);
\item Estat\'{\i}stica descritiva (8 h/a);
\item Correla\c{c}\~ao linear e regress\~ao linear simples (6 h/a);
\item Introdu\c{c}\~ao \`a teoria de conjuntos e conceitos b\'asicos de probabilidade (12 h/a);
\item Vari\'aveis aleat\'orias (12 h/a);
\item Infer\^encia Estat\'{\i}stica (12 h/a);
\item Avalia\c{c}\~oes e Semin\'arios (8 h/a);
\item CONPEEX (2 h/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(\`a) discente subs\'{\i}dios para o c\'alculo de probabilidades e an\'alise estat\'{\i}stica de dados, para 
auxili\'a-lo(a) em tomadas de decis\~ao que envolvam an\'alise de dados, tanto na sua viv\^encia acad\^emica 
como profissional.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{enumerate}
\item Habilitar o(a) discente \`a mensurar um conjunto de dados por meio de medidas descritivas e an\'alises 
gr\'afica e tabular;
\item Introduzir no\c{c}\~oes b\'asicas de Probabilidade;
\item Familiarizar o(a) estudante com t\'ecnicas de Infer\^encia Estat\'{\i}stica.
\item Capacitar o(a) estudante a identificar situa\c{c}\~oes em que a An\'alise de Regress\~ao Linear possa ser 
utilizada, bem como apresent\'a-lo(a) as no\c{c}\~oes b\'asicas desta.
\item Desenvolver o racioc\'{\i}nio l\'ogico, matem\'atico e estat\'{\i}stico do(a) estudante, bem como sua capacidade 
cr\'{\i}tica e anal\'{\i}tica por meio de discuss\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas.
\item Fornecer ferramentas necess\'arias para que o(a) estudante seja capaz de produzir e interpretar textos 
t\'ecnicos que contenham resultados estat\'{\i}sticos.
\end{enumerate}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas-dialogadas, utilizando quadro, giz ou pincel e datashow (com a disponibiliza\c{c}\~ao dos slides 
apresentados em cada aula). 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.

{\bf Observa\c{c}\~oes:}
\begin{itemize}
\item Nos dias 06/10 e 08/10, n\~ao haver\'a aula presencial, pois a docente estar\'a participando da XXXI Semana do 
IME (UFG). Como reposi\c{c}\~ao, os estudantes far\~ao: (a) uma atividade extra-classe, que consistir\'a de resolu\c{c}\~ao de uma 
lista de exerc\'{\i}cios para fixa\c{c}\~ao do conte\'udo, e ser\'a previamente disponibilizada pela docente e, (b) reuni\~ao entre os 
grupos para desenvolvimento do trabalho final.

\item N\~ao haver\'a aula no dia 27/10, em virtude do ponto facultativo de feriado do Dia do Servidor P\'ublico (sem 
necessidade de reposi\c{c}\~ao - folga no calend\'ario).

\item No dia 29/10, n\~ao haver\'a aula presencial, pois a docente estar\'a participando da XIX Escola de Modelos de 
Regress\~ao em Jo\~ao Pessoa-PB. Como reposi\c{c}\~ao, os estudantes far\~ao uma atividade extra-classe, que consistir\'a de 
resolu\c{c}\~ao de uma lista de exerc\'{\i}cios para fixa\c{c}\~ao do conte\'udo, e ser\'a previamente disponibilizada pela docente.

\item No dia 05/11, os(as) discentes ser\~ao liberados para participarem das atividades do CONPEEX.

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

\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 sua 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 tr\^es avalia\c{c}\~oes, $A_1$ e $A_2$, cujas datas ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_1$: 01/10/2025;
\item $A_2$: 19/11/2025.
\end{itemize}
O valor total das avalia\c{c}\~oes variar\'a de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.\\

\item Os conte\'udos a serem avaliados em cada avalia\c{c}\~ao, seguindo a enumera\c{c}\~ao do item Programa, 
deste plano, ser\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_{1}$: t\'opicos 1, 2, 6, 3 e 4.
\item $A_{2}$: t\'opico 5.\\
\end{itemize}

Al\'em disso, haver\'a um trabalho final (TF), a ser desenvolvido em linguagem de programa\c{c}\~ao Python,
valendo nota de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos, cujo relat\'orio dever\'a ser entregue at\'e o dia 23/11/2025 e as
apresenta\c{c}\~oes (semin\'arios) ocorrer\~ao entre os dias 24/11/2025 e 26/11/2025 (ordem definida por sorteio). Tal 
trabalho ter\'a conte\'udo referente aos t\'opicos 1, 2 e 6 do Programa e poder\'a ser desenvolvido em grupos de at\'e 3 
(tr\^es) integrantes.

\item De acordo com a necessidade, ser\~ao realizadas atividades que contam pontos extras.

\item N\~ao haver\'a prova substitutiva, para nenhuma das avalia\c{c}\~oes.

\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 $A_{1}$, $A_{2}$ e 
$TF$, da seguinte forma,
\begin{eqnarray*}
MF =\frac{2.A_{1}+2.A_{2} + TF}{5}.
\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 Durante a realiza\c{c}\~ao das avalia\c{c}\~oes \'e proibido portar e/ou utilizar telefones celulares. Os mesmos dever\~ao
estar devidamente guardados e desligados, fora do alcance do/a discente, salvo em caso de for\c{c}a maior, que 
dever\'a ser previamente comunicado ao docente. \'E de inteira responsabilidade do/a estudante a acomoda\c{c}\~ao do 
aparelho celular em local apropriado durante a realiza\c{c}\~ao da prova. A n\~ao observ\^ancia desta poder\'a e ir\'a 
acarretar na anula\c{c}\~ao da prova, sem chance de segunda chamada.\\

\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 Todas as notas parciais, inclusive pontua\c{c}\~oes extras de exerc\'{\i}cios, ser\~ao periodicamente anexadas no 
SIGAA, em planilha (em pdf) anonimizada.

\item A nota final ser\'a disponibilizada diretamente no SIGAA, ao final do semestre letivo.
\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]:} 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. (B1)

\textbf{[2]:} MAGALH\~AES, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010. (B2)

\textbf{[3]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969. (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 & 301, CAA (50)\\
   2$^a$ & T2 & 301, CAA (50)\\
   4$^a$ & T1 & 301, CAA (50)\\
   4$^a$ & T2 & 301, 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. } & Segundas-feiras, das 17h \`as 18h - Sala 126 IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Amanda Buosi Gazon Milani. & Email: amandamilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Amanda Buosi Gazon Milani}\end{center}


