\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:} & 2026.1 &
         \textbf{Curso:} & Nutri\c{c}\~ao
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0467
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Bioestat\'{\i}stica}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 48
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & FANUT
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/-
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         6M123
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Tallyta Carolyne Martins Da Silva
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao de dados, caracteriza\c{c}\~ao de popula\c{c}\~oes baseada em par\^ametrose estat\'{\i}sticas: m\'edia, mediana, moda, desvio- padr\~ao, coeficiente de varia\c{c}\~ao. No\c{c}\~oes sobre probabilidade: fundamentos de probabilidade. Vari\'avel Aleat\'oria discreta e cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas: Bernoulli, Binomial. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas: Normal, t- Student e Qui- quadrado. No\c{c}\~oes sobreamostragem. Distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia e propor\c{c}\~ao. Intervalo deconfian\c{c}a para m\'edia e propor\c{c}\~ao. Testes de Hip\'oteses: Conceitos b\'asicos e procedimentos usuais. Teste qui- quadrado para independ\^encia. Medidas de associa\c{c}\~ao. Teste F para vari\^ancia com um fator de classifica\c{c}\~ao. Teste de compara\c{c}\~oes m\'ultiplas.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a Bioestat\'{\i}stica. conceito e objetivos. Tipos de Dados. Tipos de vari\'aveis. 

 

2. Estat\'{\i}stica Descritiva: resumo de dados em tabelas e gr\'aficos. m\'edia, mediana, moda, vari\^ancia, 
desvio padr\~ao e coeficiente de varia\c{c}\~ao.

 

3. No\c{c}\~oes de probabilidade: fundamentos de probabilidade, probabilidade condicional, eventos 
independentes.

 

4. Vari\'aveis aleat\'orias: apresenta\c{c}\~ao vari\'avel aleat\'oria discreta e cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas: 
Bernoulli e Binomial. Distribui\c{c}\~oes cont\'{\i}nuas: Normal, t-Student e Qui-quadrado.

 

5. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Popula\c{c}\~ao e amostra. Estat\'{\i}sticas e par\^ametros. Planos amostrais: 
Amostragem aleat\'oria simples, amostragem estratificada, amostragem por conglomerados, amostragem 
sistem\'atica, amostragem por conveni\^encia. 

 

6. Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia. Estima\c{c}\~ao Intervalar: Intervalo de confian\c{c}a 
para m\'edia. Testes de Hip\'oteses: conceitos b\'asicos, regras de decis\~ao, p-valor. Testes de qui-quadrado 
para independ\^encia e medidas de associa\c{c}\~ao para vari\'aveis qualitativas. Teste F para compara\c{c}\~ao de duas 
vari\^ancias. Teste de hip\'oteses para compara\c{c}\~ao de m\'edias de duas popula\c{c}\~oes.

 

7. An\'alise de Vari\^ancia: an\'alise de vari\^ancia com um fator de classifica\c{c}\~ao. Teste de compara\c{c}\~oes 
m\'ultiplas.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  \begin{enumerate}
 \item Introdu\c{c}\~ao \`a Bioestat\'{\i}stica. Conceitos e objetivos. Tipos de Dados.
 Tipos de vari\'aveis. (03 horas/aula)
 \item Estat\'{\i}stica Descritiva: resumo de dados em tabelas e gr\'aficos. M\'edia,
 mediana, moda, vari\^ancia, desvio padr\~ao e coeficiente de varia\c{c}\~ao. (06 horas/aula)
 \item No\c{c}\~oes de probabilidade: fundamentos de probabilidade, probabilidade
 condicional, eventos independentes. (06 horas/aula)
 \item Vari\'aveis aleat\'orias: apresenta\c{c}\~ao vari\'avel aleat\'oria discreta e
 cont\'{\i}nua. Distribui\c{c}\~oes discretas: Bernoulli e Binomial. Distribui\c{c}\~oes
 cont\'{\i}nuas: Normal, t-Student e Qui-quadrado. (06 horas/aula)
 \item Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Popula\c{c}\~ao e amostra. Estat\'{\i}sticas e par\^ametros.
 Planos amostrais: Amostragem aleat\'oria simples, amostragem estratificada,
amostragem por conglomerados, amostragem sistem\'atica, amostragem por
 conveni\^encia. (03 horas/aula)
 \item Infer\^encia Estat\'{\i}stica - Distribui\c{c}\~ao amostral da m\'edia. Estima\c{c}\~ao
 Intervalar: Intervalo de confian\c{c}a para m\'edia. Testes de Hip\'oteses:
 conceitos
b\'asicos, regras de decis\~ao, p-valor. Testes de qui-quadrado para
 independ\^encia e medidas de associa\c{c}\~ao para vari\'aveis qualitativas. Teste F
 para compara\c{c}\~ao de duas vari\^ancias. Teste de hip\'oteses para compara\c{c}\~ao de
 m\'edias de duas popula\c{c}\~oes. (12 horas/aula)
 \item An\'alise de Vari\^ancia: an\'alise de vari\^ancia com um fator de
 classifica\c{c}\~ao. Teste de compara\c{c}\~oes m\'ultiplas. (03 horas/aula)
 \item Avalia\c{c}\~oes (09 horas/aula).
\end{enumerate}
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Fornecer ao aluno do curso de Nutri\c{c}\~ao conhecimentos b\'asicos em Estat\'{\i}stica Descritiva, Introdu\c{c}\~ao
ao C\'alculo das Probabilidades, 
Introdu\c{c}\~ao a Infer\^encia Estat\'{\i}stica, al\'em de uma introdu\c{c}\~ao a An\'alise de Vari\^ancia, aplicados na
\'area da Bioestat\'{\i}stica.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  \begin{enumerate}
 \item Fornecer ao aluno conhecimentos introdut\'orios de Bioestat\'{\i}stica.
 \item Tornar o aluno capaz de realizar uma an\'alise explorat\'oria de dados de
 maneira completa e com embasamento te\'orico, isto \'e, realizar an\'alise
 gr\'afica, tabular e c\'alculo de medidas estat\'{\i}sticas.
 \item Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de Probabilidades.
 \item Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de Infer\^encia Estat\'{\i}stica.
 \item Apresentar de maneira introdut\'oria conceitos de An\'alise de Vari\^ancia.
 \item Habituar o aluno \`a an\'alise e interpreta\c{c}\~ao de dados.
 \item Habituar o aluno \`a apresenta\c{c}\~ao dos resultados de uma an\'alise
 estat\'{\i}stica.
\end{enumerate}
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao expositivas e dialogadas, utilizando quadro, giz ou pincel, Datashow e computador. O
est\'{\i}mulo \`a participa\c{c}\~ao dos 
alunos ser\'a feito a partir de metodologias ativas de aprendizagem, como sala de aula invertida,
estudos de caso e projetos. Ser\~ao 
utilizadas listas de exerc\'{\i}cio e estudos dirigidos para refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar os
conhecimentos dos alunos. A avalia\c{c}\~ao 
ser\'a feita por meio de prova escrita e desenvolvimento de projeto com apresenta\c{c}\~ao dos resultados.
Poder\~ao haver aulas no 
laborat\'orio de inform\'atica e/ou laborat\'orios da FANUT, mediante disponibilidade. Nestes casos, os
alunos ser\~ao avisados 
previamente via SIGAA. 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.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A avalia\c{c}\~ao da disciplina ser\'a composta por quatro componentes, com notas variando de 0,0 (zero) a
10,0 (dez):\\

P1 – Avalia\c{c}\~ao Escrita: prova individual abordando os conte\'udos te\'oricos e pr\'aticos desenvolvidos
at\'e a data de sua aplica\c{c}\~ao.\\

P – Portf\'olio de Atividades (em grupo): ser\'a composto por atividades de avalia\c{c}\~ao continuada,
realizadas ao longo do semestre, 
preferencialmente durante as aulas. Essas atividades ter\~ao car\'ater pr\'atico e aplicado, podendo
incluir: Estudos de caso, An\'alise de 
situa\c{c}\~oes-problema, Resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios com dados reais ou simulados, entre outros. O portf\'olio
tem como objetivo consolidar o 
aprendizado e estimular a aplica\c{c}\~ao dos conte\'udos de forma progressiva e contextualizada.\\

R – Relat\'orio Escrito do Projeto (em grupo): desenvolvimento de um projeto pr\'atico, com foco na
an\'alise de dados reais.\\

A – Apresenta\c{c}\~ao Oral do Projeto (em grupo): exposi\c{c}\~ao do projeto em grupo, com foco na clareza da
comunica\c{c}\~ao, dom\'{\i}nio do 
conte\'udo e aplica\c{c}\~ao correta dos conceitos estat\'{\i}sticos.\\

Os grupos dever\~ao ser formados por 3 integrantes, que permanecer\~ao os mesmos tanto para o
desenvolvimento do portf\'olio 
quanto para o projeto.\\



A m\'edia final (MF) ser\'a obtida da seguinte forma:

\begin{equation}
MF = 0,4P1 + 0,3P + 0,15R + 0,15A
\end{equation}



Calend\'ario das avalia\c{c}\~oes:

* Avalia\c{c}\~ao Escrita (P1) e entrega do Portf\'olio (P) completo: 12/06/2026.

* Entrega do Relat\'orio Escrito (R): 19/06/2026.

* Apresenta\c{c}\~ao dos projetos (A): 26/06/2026.

As datas das avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais mudan\c{c}as. Neste caso, os alunos ser\~ao avisados via
SIGAA.

As informa\c{c}\~oes detalhadas sobre o projeto e o relat\'orio ser\~ao postadas no SIGAA.

S\'o ser\~ao consideradas informa\c{c}\~oes oficiais \`aquelas constantes no plano de ensino ou SIGAA.\\



Informa\c{c}\~oes importantes sobre o desenvolvimento do projeto:

1. Os alunos devem formar grupos de 3 integrantes. Cada grupo dever\'a escolher um tema relacionado \`a
Nutri\c{c}\~ao que envolva 
an\'alise de dados.

2. Basicamente, espera-se que o(a) aluno(a) escolha um tema adequado, tanto do ponto de vista da
t\'ecnica utilizada quanto sob os 
aspectos de aplica\c{c}\~ao e exemplo.

3. Recomenda-se que os temas sejam escolhidos com anteced\^encia.

4. Mais informa\c{c}\~oes sobre o trabalho ser\~ao dadas em sala e postadas no SIGAA.\\




>Observa\c{c}\~oes Importantes:


1. Haver\'a avalia\c{c}\~ao em 2a chamada para o aluno que perder quaisquer atividades avaliativas, com
aus\^encia justificada, de acordo 
com o RGCG (Regimento Geral dos Cursos de Gradua\c{c}\~ao, ver em www.prograd.ufg.br, Menu, Informa\c{c}\~oes
Acad\^emicas, 
Regulamentos da Gradua\c{c}\~ao: RGCG - CEPEC No 1661, de 29/11/2019. As solicita\c{c}\~oes de segunda chamada
dever\~ao ser formalizadas, 
devidamente justificadas e comprovadas, junto \`a secretaria da unidade respons\'avel pela disciplina
(IME). Neste caso, se 
requerimento de solicita\c{c}\~ao for deferido, o aluno far\'a uma prova de reposi\c{c}\~ao com data a ser
definida pela professora.

2. O aluno ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 (seis) pontos;

3. Independente da nota, o aluno que n\~ao tiver frequ\^encia igual ou superior a 0,75 da carga hor\'aria
total da disciplina, ser\'a 
reprovado por falta.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} VIEIRA, S.. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica, Campus, 1998.

\textbf{[2]:} ARANGO, H. G.. Bioestat\'{\i}stica Te\'orica e Computacional, Guanabara Koogan,2009.

\textbf{[3]:} PAGANO, M.; G AUVREAU, K.. Princ\'{\i}pios de Bioestat\'{\i}stica, CengageLearning, 2004.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} BEIGUELMAN, B.. BEIGUELMAN, B., FUNPEC, 2002.

\textbf{[2]:} DORIA FILHO, U.. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica: para simples mortais, Neg\'ocio,1999.

\textbf{[3]:} BUSSAB, W. O.; M ORETTIN, P. A. Estat\'{\i}stica B\'asica, Saraiva, 2004.

\textbf{[4]:} BERQU\'O, E. S.; SOUZA, J. M. P. G. S. L. D.. Bioestat\'{\i}stica, EPU, 1981.

\textbf{[5]:} SOUNIS, E.. Bioestat\'{\i}stica: princ\'{\i}pios fundamentais, metodologia estat\'{\i}stica, aplica\c{c}\~ao \`as ci\^encias biol\'ogicas, Bioestat\'{\i}stica: princ\'{\i}pios fundamentais, metodologia estat\'{\i}stica, aplica\c{c}\~ao \`as ci\^encias biol\'ogicas, 1975.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} VIEIRA, S.. Introdu\c{c}\~ao \`a bioestat\'{\i}stica, Campus, 1998. (B1)

\textbf{[2]:} ARANGO, H. G.. Bioestat\'{\i}stica Te\'orica e Computacional, Guanabara Koogan,2009. (B2)

\textbf{[3]:} PAGANO, M.; G AUVREAU, K.. Princ\'{\i}pios de Bioestat\'{\i}stica, CengageLearning, 2004. (B3)
}


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

   6$^a$ & M1 & 305, CAD (50)\\
   6$^a$ & M2 & 305, CAD (50)\\
   6$^a$ & M3 & 305, CAD (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. } & Sexta-feira 09:40 - 10:40 (Sala 305 CAD)\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Tallyta Carolyne Martins Da Silva. & Email: tallyta@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Tallyta Carolyne Martins Da Silva}\end{center}