📚 Ensino normal 2022.1

Curso de Estatística e Probabilidade oferecido no formato presencial pela UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), Ouro Branco/MG.

4 horas por semana, por 18 semanas

Apresentação

Definições gerais. Coleta, organização de dados. Medidas de posição. Medidas de dispersão. Probabilidades. Distribuições de probabilidade. Amostragem. Teoria da estimação. Teoria da decisão. Correlação e regressão linear simples.

Onde?

  • O curso é ministrado na UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), para todos os cursos de Engenharia do campus.
  • Todas as nossas estão gravadas:
    • canal: http://youtube.com/bendeivide
    • Período: 21/03/2022 a 23/07/2022
    • Aulas presenciais:
      • Engenheria de Telecomunicações:
        • segunda-feira (13h15min - 15h05min.)
        • terça-feira (13h15min - 15h05min.)
      • Engenharia Química:
        • segunda-feira (21h - 22h50min.)
        • quarta-feira (19h - 20h50min.)
    • Retransmissão pelo youtube:
      • quarta-feira 14h10min.

Cronograma

Ementa

Nós usamos a ementa contida nos Projetos Pedagógicos de Cursos (PPCs) da CAP/UFSJ

Acesse a ementa do curso

  1. DEFINIÇÕES GERAIS E TÉCNICAS DE SOMATÓRIO:
    • Introdução
    • Definições Gerais
    • Técnicas de somatório
  2. COLETA, ORGANIZAÇÃO E APRESENTAÇÃO DE DADOS:
    • Introdução
    • Representação tabular
    • Representação gráfica
  3. MEDIDAS DE POSIÇÃO:
    • Introdução
    • Média
    • Mediana
    • Moda
  4. MEDIDAS DE DISPERSÃO:
    • Introdução
    • Amplitude total
    • Variância
    • Desvio Padrão
    • Coeficiente de Variação
    • Erro padrão da Média
  5. PROBABILIDADES:
    • Conceitos básicos
    • Definições de probabilidades
    • Propriedades
    • Eventos independentes e probabilidade condicional
    • Teorema de Bayes
    • Função de probabilidade discreta
    • Função de probabilidade contínua
    • Função de distribuição de probabilidade acumulada
    • Esperança matemática e variância
  6. DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES:
    • Introdução
    • Distribuições discretas de probabilidades
    • Distribuições contínuas de probabilidades
  7. AMOSTRAGEM:
    • Introdução
    • Amostragem não-probabilística e probabilística
    • Técnicas de amostragem probabilística
  8. DISTRIBUIÇÃO DE AMOSTRAGEM:
    • Introdução
    • Distribuição de amostragem da média
    • Distribuição de amostragem de proporções
    • Distribuição de amostragem de diferença entre médias
    • Distribuições amostrais (qui-quadrado, t e F)
  9. TEORIA DA ESTIMAÇÃO:
    • Introdução
    • Conceitos básicos
    • Tipos de estimativas
    • Propriedades de um estimador
    • Estimação por ponto
    • Estimação por intervalo:
      • Intervalo de confiança para a média
      • Intervalo de confiança para a variância
      • Intervalo de confiança para a diferença entre médias
    • Dimensionamento de amostras
  10. TEORIA DA DECISÃO:
    • Introdução
    • Testes de hipóteses
    • Erros tipo I e II
    • Teste unilateral e bilateral
    • Passos para a construção de um teste de hipóteses
    • Teste de hipóteses para a média
    • Teste de hipóteses para a proporção
    • Teste de hipóteses para a variância
    • Teste de hipóteses para a diferença entre médias
  11. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES:
    • Introdução
    • Correlação linear:
    • Coeficiente de correlação linear
    • Teste de hipóteses acerca do coeficiente de correlação linear
    • Regressão linear simples:
    • Modelo
    • Estimação dos parâmetros do modelo
    • Teste de hipóteses para o modelo de regressão
    • Medidas de adequação do modelo

Metodologia

Nossas aulas serão divididas de acordo com as 18 semanas de aula. As aulas serão expositivas e dialogadas com os alunos presencialmente ou via portal didático, constituída pela seguinte estratégia de ensino:

  • Motivação:
    • Levantamento do conhecimento prévio dos alunos em relação ao tema;
    • Apresentação de algumas situações práticas para a compreensão dos tópicos a serem abordados;
    • Exposição dos objetivos da aula.
  • Desenvolvimento:
    • Introdução ao assunto abordado;
    • Apresentação de definições e teoremas envolvidos;
    • Aplicação de softwares estatísticos, quando for pertinente;
    • Exemplos e aplicações na estatística e área do curso, do assunto abordado.
Detalhamento da metodologia

As aulas seguirão um modelo de metodologia ativa baseado nas coreografias didáticas. Criaremos um cenário em que o propagador de conhecimento também seja produzido pelo aluno. Ele será o protagonista. Dessa forma, traremos métodos de aprendizagem do tipo “ensinar por aprender”.

Nossas aulas estarão disponíveis em http://bendeivide.github.io/. Para os alunos matriculados na disciplina, também será possível acompanhar o material pelo portal didático. Nossas aulas terão 4 (quatro) horas semanais de aulas presenciais, um total de 72h**. Faremos também uma retramissão do conteúdo abordado durante a semana pelo canal do youtube https://youtube.com/bendeivide.

Irei utilizar diversas ferramentas do google como os seus editores de textos, planilhas e apresentadores. Também utilizaremos o overlief para usuários de LaTeX. Com a linguagem R, mostraremos documentos dinâmicos, usando o R Markdown e o shiny, também para o desenvolvimento de materiais didáticos, quanto para as atividades com os alunos. Todas essas ferramentas tecnológicas são gratuitas e de fácil instalação para os alunos, uma vez que darei todo o suporte para os alunos, de forma que estejam capacitados a utilizar todas as ferramentas quando necessário.

Avaliação

Segue um detalhamento das nossas avaliações

Serão distribuídos 100 pontos para atividades avaliativas da seguinte forma:

  • 1ª Avaliação - Seções 1, 2, 3, e 4 - 20 pontos;
  • 2ª Avaliação - Seções 5, 6, 7 e 8 - 30 pontos;
  • 3ª Avaliação - Seções 9, 10 e 11 - 30 pontos;
  • Trabalhos (Trabalhos, Exercícios, Testes Rápidos e laudas de artigos) - 20 pontos;

Uma outra alternativa é desenvolvermos ideias de modo que o alunos possa contribuir com a disciplina, tais como criação de materiais didáticos, vídeo-aulas, etc. O objetivo é torná-lo parte integrante do conhecimento formado dentro de sala de aula. Dessa forma, com essa adesão, o aluno pode está isento das avaliações, e ser avaliado de acordo com as entregas semanais do que for acordado entre aluno e professor. Este ponto aglutina diversos projetos, principalmente o Aprender por ensinar, LEEM, statscience, Rapidinhas do R, dentre outros que possam surgir no processo. Por fim, o aluno acordará um contrato de quais demandas devem ser entregues e quais os direitos e deveres a ele imposto, para que isso possa ser possível mensurar a sua aprendizagem na disciplina.

Para ser aprovado o aluno deverá obter nota final maior ou igual a 60 pontos e não poderá faltar mais de 25% das aulas. O discente que não for aprovado por nota poderá fazer uma prova substitutiva, incluindo todo o conteúdo da disciplina, que substituirá a menor nota dentre as três avaliações.

O discente que perder alguma avaliação teórica poderá fazer uma segunda chamada, desde que justificada via coordenadoria.

A perda de alguma avaliação deverá ser apresentado justificativa. Observações:

  • São considerados motivos justiçados para fins de segunda chamada da avaliação teórica: exercício da função de representante discente nos órgãos colegiados ou diretor de entidades estudantis, desde que comprovado o comparecimento a reunião e ou encontros pertinentes a representação no dia e horário da referida avaliação (art. 142 e 143 do Regimento Geral da UFSJ); doença infecto-contagiosa ou internação, desde que esta esteja comprovada por meio atestado médico, contendo CID;
  • Motivos pessoais, profissionais e atestados de consultas médicas eletivas não são considerados como motivos justificados para que o discente tenha direito a segunda chamada de avaliação teórica;
  • Na educação superior não há abono de faltas, exceto nos seguintes casos: discente reservistas - Lei 4375, 17 de agosto de 1964; discente designado para compor a Comissão Nacional de Avaliação da Educação Superior (CONAES) que, em decorrência da designação, tenha participado de reuniões da CONAES em horário coincidente com as atividades acadêmicas (\S 5º do Art. 7º da Lei 10.861/2004). Portanto, atestados médicos, de trabalho e de outras atividades acadêmicas, não dão direito a abono de falta, tais ausências são enquadradas no limites dos 25%, É para tais imprevistos que o aluno pode se ausentar em 25% das aulas;
  • Nos casos de portadores de afecções (Decreto-lei 1044, de 21 de outubro de 1969) e estado de gestação (Lei 6202, de 17 de abril de 1975), o discente poderá solicitar Regime Especial como compensação de ausência às aulas. Em ambos os casos, a solicitação, acompanhada do respectivo atestado médico, deverá ser protocolada na DICON, no início do impedimento.

Como as provas serão corrigidas

Contrato

Contrato feito para a disciplina de Estatística e Probabilidade, como meio de substituir as avaliações tradicionais para uso de metodologias ativas como método de avaliação. Paralelo a disciplina, o aluno irá acompanhando as aulas e desenvolvendo demandas semanais, como forma de ser avaliado na disciplina. Assim, ao invés de provas pontuais, toda semana o aluno é acompanhado e avaliado pelo professor.

Abra o contrato aqui!

Bibliografia adotada para a disciplina

Bibliografia detalhada

  • MONTGOMERY, Douglas C.; RUNGER, George C.. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. 6. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2016. 629 p. Tradução de: Verônica Calado.
  • DEVORE, J. L.. Probabilidade e Estatística: para engenharia e ciências. São Paulo: Pioneira Thomson, 2006. 692 p.
  • MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística Básica: Probabilidade e Inferência. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010. 375 p.
  • BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P.A. Estatística Básica. 5. ed. São Paulo: Saraiva, 2003.
  • COSTA NETO, P. L. O. Estatística. 3. ed. São Paulo: Edgard Blucher, 2007.
  • TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. Rio de janeiro: LTC, 2008.

Material adotado

  • Livro referência: EPAEC
Materiais complementares

Metodologias ativas

Aprender por ensinar

Mapas Mentais

  • Dúvidas de como desenvolver, faça uso dos buscadores na internet, vídeo-aulas, etc. Há muito material interessante na internet;
  • Modelo

Resumo de Cornell

  • Dúvidas de como desenvolver, faça uso dos buscadores na internet, vídeo-aulas, etc. Há muito material interessante na internet;
  • Modelo

Como estudar e aprender

Vídeo-aula do Prof. Pierluigi Piazzi (Youtube: Canal Glauco Copeck XYZ)

Aulas

Aula 1 (21/03/2022)

Tema: Apresentação do curso

Apresentação: Aula 01

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Vídeo-aula

Aula 2 (22-23/03/2022)

Tema: Definições gerais da estatística e técnicas de somatório Apresentação: Aula 02 Tempo: 1h 50min. Podcast

Plano de aula Material para consulta

  • Notas de aula
  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 3 (28/03/2022)

Tema: Exercícios/Revisão do Capítulo 1 Apresentação: Aula 03 Tempo: 1h 50min. Podcast Plano de aula Material para consulta

  • Notas de aula
  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 4 (29-30/04/2022)

Tema: Coleta, organização e apresentação de dados Apresentação: Aula 04 Tempo: 1h 50min. Podcast

Plano de aula Material para consulta

  • Notas de aula
  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 5 (04/04/2022)

Tema: Exercícios/Revisão do Capítulo 2 Apresentação: Aula 05 Tempo: 1h 50min. Podcast Plano de aula Material para consulta

  • Notas de aula
  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 6 (05-06/04/2022)

Tema: Medidas de posição Apresentação: Aula 06 Tempo: 1h 50min. Podcast Plano de aula Material para consulta

  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 7 (11/04/2022)

Tema: Exercícios/Revisão do Capítulo 3 Notas de aula: Aula 07 Tempo: 1h 50min. Podcast Plano de aula Material para consulta

  • [Estatística e Probabilidade (Ensino Remoto)](/courses/epaec/remoto/)
  • Curso R
  • [Exercícios resolvidos](/courses/epaec/exerresolvidos/)

Vídeo-aula

Aula 8 (12-13/04/2022)

Tema: Medidas de dispersão

Notas de aula: Aula 08

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Vídeo-aula

Aula 9 (18/04/2022)

Tema: Exercícios/Revisão sobre Medidas de dispersão

Notas de aula: Aula 09

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Vídeo-aula

Aula 10 (19-20/04/2022)

Prova!

Aula 11 (25/04/2022)

Tema: Probabilidades (Parte I)

Apresentação: Aula 11

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Vídeo-aula

Aula 12 (26-27/04/2022)

Tema: Probabilidades (Parte II)

Apresentação: Aula 12

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Vídeo-aula

Aula 26 (15-16/06/2022)

Tema: Teoria da Estimação

Apresentação:

Tempo: 1h 50min.

Podcast

Plano de aula

Material para consulta

Aula teórica (Aula assíncrona)


Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)


Aula teórica e de exercícios resolvidos (Aula assíncrona)

Quiz

Quais as datas de avaliação?

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