Plano de Ensino

IDENTIFICAÇÃO

EMENTA

Distribuição de frequências, amostragem, variáveis aleatórias, variáveis discretas, Intervalos de confiança, testes de hipótese, regressão e correlação.

JUSTIFICATIVA

Introduzir o aluno ao estudo de Esta s ca, de modo que ele possa entender as implicações da incerteza nas decisões que envolvam variáveis aleatórias, possibilitando o entendimento e a importância da correta aplicação da Esta s ca como instrumento para a produção de resultados confiáveis.

OBJETIVO

PROGRAMA

1. DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIAS
1.1. Coleta de dados
1.2. Apresentação dos dados
1.3. População e amostra
1.4. Varáveis discretas e contínuas

1.5. Medidas de posição para dados agrupados e não agrupados
1.6. Quartis, decis, pertencis e moda
1.7. Medidas de dispersão, assimetria e curtose
2. AMOSTRAGEM
2.1. Vantagem do método de amostragem
2.2. Utilizações
2.3. Principais fases de um levantamento por amostragem
2.4. Amostragem aleatória simples
2.5. Tipos de amostragem
2.6. Tabelas de números aleatórios e seu uso
3. PROBABILIDADE
3.1. Introdução à teoria de conjuntos
3.2. Experiência aleatória
3.3. Espaço amostral
3.4. Eventos
3.5. Frequência
3.6. Axiomas de probabilidade
3.7. Teoremas fundamentais
3.8. Métodos de enumeração
3.9. Regras da multiplicação e adição – permutação – combinação e arranjo
3.10. Probabilidade condicionada
3.11. Eventos independentes
3.12. Teoremas de Bayes
4. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS (VA)
4.1. V.A. contínuas e discretas unidimensionais
4.2. Eventos equivalentes
4.3. V. A. contínuas e discretas bidimensionais, função de probabilidade, distribuição de probabilidade, função densidade de probabilidade conjunta, distribuições de probabilidade marginais e condicionadas
4.4. V.A. independentes
4.5. Funções de V.A.
4.6. Valor esperado de uma variável aleatória
4.7. Esperança de uma função V.A.
4.8. Propriedade da variância
4.9. Propriedade do valor esperado
4.10. Variância de V.A
4.11. Propriedade da variância
4.12. Coeficiente de correlação
4.13. Momentos ordinários e centrais
4.14. Distribuições de variáveis aleatórias discretas: binomial, hipergeométrica, Poisson, geométrica e Pascal
4.15. Distribuição de varáveis aleatórias contínuas: normal e exponencial
5. DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS
5.1. Distribuição da média amostral
5.2. Teorema do limite central
5.3. Distribuição t de Student
5.4. Distribuição qui-quadrado
5.5. Distribuição F de Snedecor
6. INTERVALOS DE CONFIANÇA
6.1. Para a média, proporção, diferença de médias, diferença de proporções, variância
7. TESTES DE HIPÓTESE
7.1. para a média, variâncias, proporções
7.2. Bondade do ajuste e independência
8. REGRESSÃO E CORRELAÇÃO
8.1. Método dos mínimos quadrados

8.2. Correlação simples
8.3. Correlação populacional e amostral

METODOLOGIA

O conteúdo da disciplina será disponibilizado aos discentes todas as semanas em formato de video aulas. As vídeo aulas, bem como textos e outros materiais didáticos de apoio às aulas, serão disponibilizadas através do ambiente virtual de aprendizagem - Moodle UFU ou por e-mail.

Toda semana haverá mais de 2,5 horas de reunião com os discentes via videoconferência. Nessas reuniões serão realizadas atividades de tira-dúvidas, laboratório em software R, resolução de exercícios e troca de informações entre docente e discentes quanto ao acompanhamento da disciplina e formas de melhoramento do processo de ensino-aprendizagem.

Atividades síncronas: 40 horas (2,67 horas aula semanal). As aulas síncronas serão realizadas utilizando a plataforma Microsoft Teams (h ps://www.microsoft .com/pt-br/microsoft -365/microsoft -teams)

Horários das atividades síncronas:
quintas-feiras das 14:50 - 15:40 e 16:00 - 16:50 h (2 aulas x 15 semanas x 50min = 1500 min = 25 horas)
sextas-feiras das 13:50 - 14:50 h (1 aula x 15 semanas x 60 min = 15 horas)

Atividades assíncronas: 20 horas.
Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação para hospedagem de conteúdos e de comunicação síncrona e assíncrona que serão utilizadas:
- Microsoft Teams (https://www.microsoft .com/pt-br/microsoft -365/microsoft -teams)
- Aplicativo R para windows (https://cran.r-project.org)
- Aplicativos de suporte (Microsoft Office ou Libre-office, Leitor de pdf e reprodutor de vídeos)
- Moodle-UFU (https://www.moodle.ufu.br/)
- Youtube (https://www.youtube.com/)

Todos os textos das aulas serão produzidos com base nas referências bibliográficas e disponibilizado via Moodle-UFU ou e-mail, de forma que apenas este material seja suficiente para condução das aulas. Opcionalmente, os alunos também poderão adquirir os livros da bibliografia através de livrarias online. 
Material de apoio a ser utilizado: apostilas e notas de aulas do professor em formato pdf ou doc, slides em formato pdf ou ppt, vídeos em streaming e formato mp4.

AVALIAÇÃO

A avaliação dos discentes será realizada da seguinte forma. Haverá três provas (P1, P2 e P3), todas com valores iguais a 30 pontos, e um trabalho final (TF), no valor de 10 pontos. A avaliação do aproveitamento escolar na disciplina será expressa por meio da soma das notas das provas e do trabalho.

A validação da assiduidade dos discentes nas aulas síncronas será verificada através da lista de presença disponibilizada na plataforma do Microsoft Teams. Para as atividades assíncronas, a assiduidade será verificada através da comprovação das tarefas realizadas pelo discente na plataforma Moodle.
As provas, em forma de questionário online, serão disponibilizadas aos discentes no Moodle em dia e horário das aulas síncronas de quinta feira.

O trabalho final abordará aspectos computacionais e práticos de análise de um conjunto de dados, e deverá ser entregue ao professor em formato de relatório no final do curso.

As datas das atividades avaliativas, bem como suas respectivas pontuações estão mostradas no quadro abaixo.

BIBLIOGRAFIA

Básica

• MONTGOMERY, D. C.; Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. Editora LTC, São Paulo, 2003.
• MEYER, P.L. Probabilidade - Aplicação à Estatística. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora, 1980.
• BUSSAB, W. O. & MORETTIN, P. Estatística Básica. São Paulo: Atual Editora, 2002.
• MORETTIN, L. G. Estatística Básica – Probabilidade. V. 1. São Paulo: Makron Books, 1999.
• MORETTIN, L. G. Estatística Básica – Inferência. V. 2. São Paulo: Makron Books, 1999.

Complementar

• BARBETTA, P. A.; REIS, M. M.; BORNIA, A. C. Estatística para cursos de engenharia e informática. São Paulo, Atlas, 2004.
• FONSECA, J. S.,MARTINS, G. A.; Curso de Estatística, 5a edição. Editora Atlas, São Paulo, 1994.
• FREUD, J. E.; SIMON, G. A. Estatística aplicada. Bookman, 2000.
• COSTA NETO, P. L. Estatística. São Paulo: Editora Edgard Blucher, 2002.
• COSTA NETO, P.L. & CYBALISTA, M. Probabilidades, resumos teóricos exercícios resolvidos, exercícios propostos. São Paulo: Editora Edgard Blucher, 1974.
• LOPES, P. A. Probabilidades e Estatística. Rio de Janeiro: Reichmann & Affonso Editores, 1999.
• SPIEGEL,M. R. Estatística 3a. ed. São Paulo: Markon Books, 1993.
• TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. 7a. ed. Rio de Janeiro: LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora, 1999.

APROVAÇÃO

Aprovado em reunião do Colegiado realizada em: ____/____/______

Coordenação do Curso de Graduação: _________________________

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Documento assinado eletronicamente por Edmilson Rodrigues Pinto, Professor(a) do Magistério Superior, em 19/10/2021, às 16:19, conforme horário oficial de Brasília, com fundamento no art. 6º, § 1º, do Decreto nº 8.539, de 8 de outubro de 2015.

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