\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:} & Sistemas De Informa\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & D
         &
         \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:}
         &
         24N45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Jailson Oliveira Dias
         \\
         
         \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 Teoria dos conjuntos aplicados a probabilidade e conceitos b\'asicos de probabilidade (14 h/a)

\item Vari\'aveis aleat\'orias( 16 h/a)

\item Introdu\c{c}\~ao \`a Estat\'{\i}stica e no\c{c}\~oes de amostragem (6 h/a).

\item Estat\'{\i}stica descritiva (8 h/a).

\item Infer\^encia Estat\'{\i}stica (10 h/a).

\item Correla\c{c}\~ao e regress\~ao linear simples(6 h/a).

\item Avalia\c{c}\~oes (4 h/a).

\end{enumerate}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Desenvolver o racioc\'{\i}nio probabil\'{\i}stico e estat\'{\i}stico necess\'ario para analisar dados, modelar incertezas e 
fundamentar decis\~oes em contextos que envolvam tratamento quantitativo de informa\c{c}\~oes.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Ao concluir a disciplina, o estudante dever\'a ser capaz de:

\begin{itemize}
 \item Compreender e aplicar os fundamentos da teoria da probabilidade.
 \item Utilizar vari\'aveis aleat\'orias e distribui\c{c}\~oes de probabilidade adequadas a diferentes situa\c{c}\~oes.
 \item Selecionar e aplicar t\'ecnicas de amostragem para obten\c{c}\~ao de dados.
 \item Realizar infer\^encias sobre popula\c{c}\~oes com base em informa\c{c}\~oes amostrais.
 \item Aplicar testes de hip\'oteses para valida\c{c}\~ao de conjecturas.
 \item Identificar e quantificar rela\c{c}\~oes entre vari\'aveis por meio de an\'alise de correla\c{c}\~ao e regress\~ao.
 \item Interpretar e comunicar resultados de an\'alises estat\'{\i}sticas de forma cr\'{\i}tica e contextualizada.
\end{itemize}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  \begin{enumerate}
 \item Exposi\c{c}\~ao do conte\'udo com exemplos.
 \item Utiliza\c{c}\~ao de recursos visuais: quadro branco ou quadro negro.
 \item Incentivo \`a participa\c{c}\~ao dos alunos: perguntas, debates.
 \item Resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios em grupo e individualmente.
 \item Discuss\~ao de d\'uvidas e dificuldades.
 \item Aplica\c{c}\~ao dos conceitos em problemas pr\'aticos.
\end{enumerate}



\vspace{0.4cm}

\noindent\textbf{Observa\c{c}\~ao:} as atividades supervisionadas mencionadas no Art. 16 do 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) ser\~ao apresentadas pelo 
professor em sala de aula e supervisionadas no hor\'ario de atendimento da disciplina.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  O sistema de avalia\c{c}\~ao da disciplina compreende os seguintes componentes, cada um avaliado na 
escala 
de \textbf{0,0 a 10,0 pontos}:
\vspace{0.4cm}

\begin{itemize}
 \item \textbf{Duas provas escritas individuais:} $P_1$ e $P_2$.
 \item \textbf{Um trabalho te\'orico em grupo:} $T$.
\end{itemize}

\vspace{0.4cm}

\textbf{Cronograma das Atividades}


\begin{itemize}
 \item \textbf{Prova $P_1$:} 03/11/2025.
 \item \textbf{Prova $P_2$:} 08/12/2025.
 \item \textbf{Entrega do Trabalho $T$:} 10/12/2025.
\end{itemize}
\textbf{Observa\c{c}\~ao:} poder\'a haver mudan\c{c}as nas datas das provas em casos excepcionais.
\vspace{0.4cm}

\textbf{C\'alculo da M\'edia Final}
\vspace{0.4cm}

A \textbf{m\'edia final} ($M$) ser\'a calculada pela m\'edia ponderada das notas obtidas nos componentes 
avaliativos:

\[
M = \frac{2 \cdot N_{P_1} + 2 \cdot N_{P_2} + 1 \cdot N_T}{5}
\]

\noindent onde:
\begin{itemize}
 \item $N_{P_1}$: nota da prova $P_1$.
 \item $N_{P_2}$: nota da prova $P_2$. 
 \item $N_T$: nota do trabalho $T$.
\end{itemize}

\vspace{0.4cm}



\vspace{0.4cm}

\textbf{Crit\'erios de Aprova\c{c}\~ao}
\vspace{0.4cm}

Para ser \textbf{aprovado} na disciplina, o aluno dever\'a atender \textbf{cumulativamente} aos seguintes 
crit\'erios:

\begin{itemize}
 \item \textbf{Frequ\^encia m\'{\i}nima:} 75\%.
 \item \textbf{M\'edia final:} $M \geq 6,0$ pontos.
\end{itemize}

\vspace{0.4cm}

\noindent\textbf{Observa\c{c}\~ao:} o trabalho $T$ tem como objetivo a produ\c{c}\~ao de texto que revisite 
alguns 
t\'opicos da disciplina, apresentando defini\c{c}\~oes, teoremas principais e exemplos de aplica\c{c}\~ao.
}


\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]:} MEYER, P. L. Probabilidade aplica\c{c}\~oes \`a estat\'{\i}stica. Rio de Janeiro LTC, 1969. (B3)

\textbf{[2]:} 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{[3]:} MAGALH\~AES, M. N. No\c{c}\~oes de probabilidade e estat\'{\i}stica. 7 ed. S\~ao Paulo EDUSP, 2010. (B2)
}


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

   2$^a$ & N4 & 102, CAB (50)\\
   2$^a$ & N5 & 102, CAB (50)\\
   4$^a$ & N4 & 102, CAB (50)\\
   4$^a$ & N5 & 102, CAB (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. } & Ter\c{c}a 17:00-18:00 - IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Jailson Oliveira Dias. & Email: dias\_oliveira@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Jailson Oliveira Dias}\end{center}


