📝 Ensino normal 2026.2

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

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. Desta 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 60h.

Iremos 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 dareremos todo o suporte, de forma que os alunos estejam capacitados a utilizar todas as ferramentas quando necessário.

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;

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.

• 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.

• Estatística Básica aplicada às Ciências agrárias
• R básico
• Estatística Básica (Departamento de Estatística, UFPR)
• Estatística Aplicada (Tales Jesus Fernandes, UFLA)
• Resumo do Livro Estatística Básica (Daniel Furtado, UFLA)
• Estatística e Probabilidade (UECE)
• Estimação Estatística (Assis, et. al. 2021)
• Introdução à estatística com R (Eric Ferreira & Marcelo Oliveira )
• Introdução a linguagem R: seus fundamentos e práticas (Pedro Faria & João Parga)
• Teste de Hipóteses Estatísticas (Janilson Pinheiro de Assis et. al., UFERSA)
• Glossário de Estatística (Janilson Pinheiro de Assis, UFERSA)
• Canal Ciência Estatística
• Estatística e Probabilidade: Exercícios (Assis et. al., 2023)

Acessem: Avaliação e Cronograma

• Acessem: Livro EPAEC
  • Sugestões e críticas sobre o livro podem ser enviadas para livrosdeben@gmail.com.