\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:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0456
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De Dados Categ\'oricos}
         &
         \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: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. Tabelas de Conting\^encia 
Bidimensionais. Tabelas de Conting\^encia Tridimensionais e r x c. Modelos para Dados de Frequ\^encia: O Modelo Log-Linear. 
Modelos para Dados com Respostas Bin\'arias: O Modelo de Regress\~ao Log\'{\i}stica. Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica: Modelos de 
regress\~ao log\'{\i}stica para vari\'aveis ordinais e nominais. Modelo de Regress\~ao de Poisson: forma do modelo, infer\^encia e aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Conceitos B\'asicos: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. \\
2. Tabelas de conting\^encia: tabelas 2×2, esquemas amostrais, testes qui-quadrado, raz\~ao de 
verossimilhan\c{c}as, medidas de 
associa\c{c}\~ao, amostras pareadas, tabelas r × c. \\
3. Regress\~ao Log\'{\i}stica Bin\'aria: forma do modelo, estimador de m\'axima verossimilhan\c{c}a, verificando a 
adequa\c{c}\~ao do modelo, 
interpreta\c{c}\~ao dos par\^ametros e aplica\c{c}\~oes. \\
4. Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica: Modelos de regress\~ao log\'{\i}stica para vari\'aveis ordinais, modelos de 
regress\~ao log\'{\i}stica para 
vari\'aveis nominais. \\
5. Modelo Log-Linear: an\'alise estratificada, teste de Mantel-Haenszel, tabelas multidimensionais, modelos 
de independ\^encia 
m\'utua, marginal e condicional, infer\^encia para modelos log-lineares. \\
6. Regress\~ao de Poisson: forma do modelo, infer\^encia e aplica\c{c}\~oes.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{enumerate}[1. ]
\item Conceitos B\'asicos: escalas de medidas, esquemas amostrais, tipos de estudos, modelos estat\'{\i}sticos. 
(6 aulas)
\item Tabelas de Conting\^encia: bidimensionais , tridimensionais - Testes de Associa\c{c}\~ao, Raz\~ao de Chances. 
(18 aulas)
\item Regress\~ao Log\'{\i}stica Bin\'aria. (6 aulas)
\item Regress\~ao Log\'{\i}stica Polit\^omica (8 aulas)
\item Modelo Log-Linear. (12 aulas)
\item Regress\~ao de Poisson. (8 aulas)
\item Avalia\c{c}\~oes. (6 aulas)
\end{enumerate}

\vspace{0.2cm}

{\bf Observa\c{c}\~oes:}
\begin{itemize}
\item Na semana de 06 a 10 de outubro, as aulas ser\~ao dedicadas \`a participa\c{c}\~ao efetiva dos discentes na 
XXXI Semana do IME e no VIII Semin\'ario de Pesquisa e P\'os-Gradua\c{c}\~ao do IME/UFG.
\item Entre os dias 03 e 07 de novembro, per\'{\i}odo de realiza\c{c}\~ao do Conpeex UFG 2025, as aulas ocorrer\~ao 
normalmente, exceto nos casos em que o local habitual seja utilizado para atividades do evento. Os alunos 
que participarem efetivamente do Conpeex em dias coincidentes com as aulas da disciplina estar\~ao 
dispensados.
\item O cronograma \'e apenas uma estimativa e {\bf poder\'a sofrer altera\c{c}\~oes} durante o 
semestre. Caso seja necess\'ario, o professor 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.
\end{itemize}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Discutir modelos e t\'ecnicas de an\'alise estat\'{\i}stica para dados categorizados, isto \'e, apresentar ferramentas 
para An\'alise de
experimentos em que a vari\'avel resposta \'e por natureza categ\'orica, bem como aquelas em que, por 
interesse do pesquisador,
s\~ao categorizadas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar e discutir conceitos referentes \`a An\'alise de Dados Categorizados atrav\'es de uma vis\~ao te\'orica e 
aplicada, esperando
que ao final do curso o aluno
saiba:
\begin{enumerate}[1. ]
\item realizar testes de hip\'oteses para verificar associa\c{c}\~ao entre vari\'aveis qualitativas e quantificar tal 
associa\c{c}\~ao;
\item compreender e aplicar modelos de regress\~ao para dados categ\'oricos e qualitativos.
\end{enumerate}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  O conte\'udo program\'atico ser\'a desenvolvido usando duas abordagens metodol\'ogicas:

1) aulas expositivas e dialogadas (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 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 e refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos.\\

2) Estudo Dirigido com roteiro estruturado de atividades ou leituras para orientar o aluno na constru\c{c}\~ao 
do conhecimento de forma aut\^onoma, mas com direcionamento. Esta metodologia de ensino permite ao 
aluno estudar de forma ativa, com foco nos pontos essenciais do conte\'udo, desenvolvendo autonomia e 
capacidade de organizar seu pr\'oprio aprendizado.


\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:}
{
  O aluno ser\'a avaliado de forma m\'ultipla em quatro formatos de avalia\c{c}\~ao:
\begin{itemize}
\item $A_1$: 02/10/2025 (Prova te\'orico-pr\'atica)
\item $A_2$: 25/11/2025 e 27/11/2025; (Semin\'ario)
\item $A_3$: 02/12/2025 e 04/12/2025; (Apresenta\c{c}\~ao Oral do Projeto de An\'alise de Dados)

\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.
\item O tema do semin\'ario versar\'a sobre o conceito ou ferramenta principal utilizada para a an\'alise 
estat\'{\i}stica do Projeto de An\'alise de Dados, devendo esta ser escolhida dentre as ferramentas 
apresentadas na disciplina.
\item As instru\c{c}\~oes completas para os Projetos de An\'alise de Dados e Semin\'arios ($A_2, \ A_3$) 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 As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as.
\item O valor total das avalia\c{c}\~oes 
variar\'a de 0,0 (zero) a 10,0 (dez) pontos.
\end{itemize}

\vspace{0.2cm}

A participa\c{c}\~ao do aluno em sala de aula ser\'a avaliada de forma continuada, denominada avalia\c{c}\~ao $A_4$, 
sob os seguintes crit\'erios:

\begin{itemize}
\item[C1] {\bf Frequ\^encia e pontualidade:} comparecimento regular \`as aulas; chegada no hor\'ario e 
perman\^encia at\'e o fim da aula.

\item[C2] {\bf Intera\c{c}\~ao Oral Qualitativa:} fazer perguntas relevantes sobre o conte\'udo, responder \`as 
perguntas do professor ou dos colegas com base nos conte\'udos discutidos; Trazer exemplos pr\'aticos, 
experi\^encias ou opini\~oes bem fundamentadas.

\item [C3] {\bf Postura e Comportamento:} aten\c{c}\~ao \`as explica\c{c}\~oes, sem distra\c{c}\~oes recorrentes (como celular, 
conversas paralelas); respeito com o professor e com os colegas; demonstra\c{c}\~ao de interesse e 
envolvimento com o tema.

\item [C4] {\bf Contribui\c{c}\~oes Escritas} (quando aplic\'avel): entrega de resumos, solu\c{c}\~ao de problemas, 
exerc\'{\i}cios e respostas a questionamentos feitos em sala.


\item [C5] {\bf Evolu\c{c}\~ao ao Longo do Semestre}: melhoria percept\'{\i}vel na qualidade das participa\c{c}\~oes; 
esfor\c{c}o 
crescente para interagir e contribuir em sala de aula.
\end{itemize}

Para cada crit\'erio, C1 a C5, ser\'a atribu\'{\i}da nota de 0,0 a 2,0 pontos, totalizando no m\'aximo 10,0 pontos ao 
quesito participa\c{c}\~ao em sala de aula ($A_4).



\begin{itemize}
\item A m\'edia final (MF) ser\'a obtida por meio do c\'alculo da m\'edia aritm\'etica simples entre
as notas $A_{1}$, $A_{2}$, $A_{3}$ e $A_4$.

\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]:} AGRESTI, A., An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley \& Sons, New York, 1996.

\textbf{[2]:} HOSMER, D. W., e LEMESHOW, S. Applied Logistic Regression, John Wiley \& Sons, New York, 1989.

\textbf{[3]:} GIOLO, S. R. Introdu\c{c}\~ao \`a An\'alise de Dados Categ\'oricos com Aplica\c{c}\~oes. S\~ao Paulo Blucher, 2017.

\textbf{[4]:} PESTANA, M. H.; GAGEIRO, J. N. An\'alise Categ\'orica, Arvores de Decis\~ao e An\'alise de Conte\'udo - Em Ci\^encias Sociais e da Sa\'ude, com o SPSS. Editora Lidel, 2009.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} AGRESTI, A., Categorical Data Analysis, John Wiley \& Sons, New York, 1990.

\textbf{[2]:} FREEMAN, D.H. Applied Categorical Data Analysis. Marcel Dekker, 1987.

\textbf{[3]:} BISHOP, M.M.I.; FIENBERG, S.E.; HOLLAND, P.W. Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. Springer Verlag, 2007.

\textbf{[4]:} COLLET, D, Modelling Binary Data, Chapman e Hall, 1994.

\textbf{[5]:} KATERI, Maria. Contingency Table Analysis: Methods and Implementation Using R. Birkhauser, 2010.

\textbf{[6]:} STOKES, M. E., DAVIS, C. S. e KOCH, G.G., Categorical Data Analysis Using the SAS System, SAS Institute, 1995.

\textbf{[7]:} PAULINO, C. D. e SINGER, J. M. An\'alise de Dados Categorizados. Edgard Blucher, 2006.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} GIOLO, S. R. Introdu\c{c}\~ao \`a An\'alise de Dados Categ\'oricos com Aplica\c{c}\~oes. S\~ao Paulo Blucher, 2017. (B3)

\textbf{[2]:} AGRESTI, A., An Introduction to Categorical Data Analysis, John Wiley \& Sons, New York, 1996. (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 & 207, CAA (40)\\
   3$^a$ & T6 & 207, CAA (40)\\
   5$^a$ & T5 & 104, CAA (24)\\
   5$^a$ & T6 & 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. } & Ter\c{c}as-feiras 13:30 - 15:00 (Sala 125 IME/UFG)\\
   \textbf{2. } & quintas-feiras 13:30-15:00 (sala 125, IME/UFG)\\
\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}


