CURSO DE MATEMÁTICA - UNIESP...

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UNICAPITAL

CURSO DE ESTATÍSTICA

PROJETO PEDAGÓGICO

2015

COORDENAÇÃO: PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA

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SUMÁRIO

1.APRESENTAÇÃO .............................................................................................................. 3 2.HISTÓRICO DA INSTITUIÇÃO ....................................................................................... 3 3.MISSÃO INSTITUCIONAL ............................................................................................... 3 4- CONCEPÇÃO DO CURSO DE ESTATÍSTICA ............................................................ 14

5-MISSÃO DO CURSO ....................................................................................................... 15 6-OBJETIVO DO CURSO ................................................................................................... 16

6.1 OBJETIVO GERAL ................................................................................................... 16 6.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................... 16

7. PERFIL DO ALUNO INGRESSANTE ........................................................................... 17

8. PERFIL DO PROFISSIONAL A SER FORMADO ........................................................ 19 9. PROCESSO DE AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL ....................................................... 20 10. CORPO DOCENTE........................................................................................................ 20

11. ORGANIZAÇÃO CURRICULAR ................................................................................ 21

11.1. NORMAS GERAIS DE ORGANIZAÇÃO DO CURSO ....................................... 21 11.2. MATRIZ CURRICULAR ....................................................................................... 22

12. EMENTÁRIO E BIBLIOGRAFIA DAS DISCIPLINAS DO CURSO DE

ESTATÍSTICA ..................................................................................................................... 25

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1.APRESENTAÇÃO

O projeto pedagógico é resultado do trabalho desenvolvido por vários agentes, tais como, o

NDE – Núcleo Docente Estruturante, composto pelos professores Koki Fernando Oikawa,

Paulo César Lima e Conceição Sanches, pelos professores do curso de Estatística e pela

direção do Centro Universitário. A experiência adquirida em sala de aula, os contatos com

empresas, com profissionais da área, com outras instituições de ensino e com os alunos,

fornecem subsídios para a confecção do projeto pedagógico.

O Projeto Pedagógico do curso de Estatística, elaborado a partir das necessidades dos

alunos, está em conformidade com o Projeto de Desenvolvimento Institucional – PDI e com

as diretrizes do MEC e da Comissão de Especialistas de Ensino de Matemática e Estatística

– CEEMAE, versão final de junho de 1999 e da nova versão homologada, do relator Paulo

Monteiro Vieira Braga Barone, processo número 23001.000201/2008-68, parecer

CNE/CES número 214/2008, aprovado em 09 de outubro de 2008.

A homologação foi publicada no Diário Oficial da União no dia 19 de novembro de 2008

conforme o site indicado a seguir:

(http://www.anaceu.org.br/conteudo/legislacao/resolucoes/2008%20-

%20Resolucao%20CNE-CES%208%20-%2028%20novembro.pdf).

2.HISTÓRICO DA INSTITUIÇÃO

A mantenedora é a Instituição Luso-Brasileira de Educação e Cultura S/C Ltda. - ILBEC,

com sede e foro na cidade de São Paulo (SP), localizada na rua Ibipetuba, número 130,

Parque da Mooca, sociedade civil com fins lucrativos.

A Instituição teve origem no ano de 1969 com o nome de Faculdade de Administração Paes

de Barros. Em 1970 o Conselho Federal de Educação autorizou o Curso de Administração e

em 1972 autorizou o curso de Estatística, que foi reconhecido pelo Decreto n° 77.306/76,

publicado no D.ºU. de 18 de março de 1976. Até o presente momento vários cursos foram

autorizados e reconhecidos

(http://www.educacaosuperior.inep.gov.br/funcional/info_ies_new.asp?pIES=254).

Os cursos oferecidos são vários, tais como: Administração, Ciências Contábeis, Curso

Superior de Tecnologia em Automação Industrial, Curso Superior de Tecnologia em Gestão

de Recursos Humanos, Direito, Estatística, Sistemas de Informação, Letras, Pedagogia e

Psicologia.

2.1 PERFIL DA REGIÃO

“Eu arranjei o meu dinheiro

Trabalhando o ano inteiro

Numa cerâmica

Fabricando potes

e lá no alto da Moóca

http://www.anaceu.org.br/conteudo/legislacao/resolucoes/2008%20-%20Resolucao%20CNE-CES%208%20-%2028%20novembro.pdf

http://www.anaceu.org.br/conteudo/legislacao/resolucoes/2008%20-%20Resolucao%20CNE-CES%208%20-%2028%20novembro.pdf

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Eu comprei um lindo lote dez de frente e dez de fundos

Construí minha maloca

Me disseram que sem planta

Não se pode construir

Mas quem trabalha tudo pode conseguir” – Adoniran Barbosa

O Centro Universitário Capital – Unicapital, Centro Universitário integrante da

União das Instituições de Ensino de São Paulo – UNIESP, está situada nos seguintes

prédios: 1-Rua Coronel Joviniano Brandão, 430; 2- Ibipetuba, 42; 3- Coronel Joviniano

Brandão, 418 e 4- Ibipetuba, 130. As unidades estão inseridas na Unidade de Informação

Territorializada1 da Mooca, particularmente na Unidade do Parque da Mooca.

Normalmente, a intensa urbanização em cidades como São Paulo, esconde a base do

solo em que as mesmas estão inseridas. A paisagem é um acúmulo de informações e de

ações do homem durante a história, assim, reconhecer a base, é buscar entender, no

passado, a origem de um assentamento.

No caso específico da Mooca, é importante ressaltar que a mesma está assentada na

extensão do planalto que se segue à escarpa da Serra do Mar. Região entremeada por rios

que hoje se escondem no fundo dos vales do bairro, com exceção do Tamanduateí que corta

toda a região.

As colinas, que se elevam de maneira modesta, servem como encosta de

escoamento para as águas pluviais e hoje são a base do assentamento territorial urbano

desse espaço.

O nome do bairro deve ser buscado no passado histórico da cidade. Pelos idos de

1556, o administrador de Santo André da Borda do Campo, convocava a população para

construir uma ponte sobre o rio Tamanduateí, ponte que ligaria a região leste da cidade à

Freguesia da Sé. Nesse momento, pela primeira vez oficialmente, a região é chamada de

Mooca. Provavelmente de origem tupi, o nome tem dois possíveis significados, o primeiro

Moo-ca, quer dizer “fazer casa” ou Moo-ka, que significa “ares amenos,secos,, sadios”.

Uma terceira possibilidade nos remete ao café e uma qualidade do mesmo que era

1Optamos pela designação da Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano – Emplasa por ser compatível

com as divisões territoriais aplicadas em nível estadual e municipal, como zona, zoneamento municipal,

abairramento, distritos e demais unidades de planejamento e informação.

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encaminhada aos armazéns: Moka. No entanto, se considerarmos que o café, só tardiamente

fez parte da economia paulista, tudo indica que devamos ficar com a origem tupi do nome.

Com a retificação do rio Tamanduateí, foi possível o crescimento acelerado da

região que foi se incorporando rapidamente à cidade de São Paulo. Seu desenvolvimento

urbano está intimamente ligado ao passado operário e industrial da cidade. O final do

século XIX foi um momento histórico de grandes transformações que fizeram da cidade

uma grande metrópole industrial. Muitos operários, principalmente oriundos da Itália,

trouxeram, além do sotaque característico, o combate contra a opressão dos mais poderosos

tornando um local de memória operária das mais significativas, contando inclusive com um

museu de imigração.

Outro fator importante para a consolidação da região foia instalação de duas

ferrovias, a Santos – Jundiaí e a Estrada de Ferro Norte (trecho Paulista da Central do

Brasil). Essas duas vias, impulsionaram o fluxo de fábricas que se instalaram na Mooca e,

consequentemente, as vilas operárias.

Hoje, a Mooca se consolida como um bairro em transformação. Começa um

processo de verticalização que tende a alterar o seu perfil. Os antigos moradores e suas

casas de origem operária vão cedendo espaço para empreendimentos verticais, tanto

comerciais quanto residenciais. As antigas fábricas desapareceram, deixando seus galpões

vazios que ganham múltiplos usos, até mesmo o de igrejas neo pentecostais.

Se no passado, a Mooca era considerada periferia, a ampliação dos serviços

públicos, como o metro, tornou próximo o que antes era distante. Cada vez mais a Mooca

atrai investidores e novos moradores. Aquelas características típicas de cidade do interior,

que garantiam o sentimento de lugar2 vão dando espaço a novas paisagens empreendedoras

que fazem da Mooca, por exemplo, o bairro de mais de cem pizzarias, um recorde3.

A Unicapital está inserida nesse contexto urbano, com suas complexidades e

desafios. A Mooca descrita na letra de Adoniran Barbosa na abertura desta apresentação se

refere exatamente a essa transição. O tempo das ocupações passou. Foi transferido para a

periferia mais distante. O público da Unicapital, seus alunos, fazem parte dessa rede

2 Lugar deve ser entendido aqui como a garantia simbólica do pertencimento a um local. O lugar é caracterizado pelo reconhecimento dos diversos pontos que se destacam no espaço, como uma padaria, uma árvore, uma praça, velhos casarões. 3 De acordo com o blog especializado em histórias da Mooca: http://www.encontramooca.com.br/noticias/

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caleidoscópica da cidade e são extremamente dependentes da condições de mobilidade. A

Mooca é hoje quase um portal da Zona Leste. Sua situação geográfica privilegiada para

atender um público multifacetado, mas, preferencialmente carente de recursos, garante a

necessária inserção social e comprometimento com as causas públicas necessárias ao

desenvolvimento pleno da cidadania. Afinal, como afirma Adoniran, “quem trabalha tudo

pode conseguir”. Para isso, cada vez mais é necessária a qualificação profissional. A

Unicapital, nesse caso, também é um portal para que os mais desfavorecidos possam entrar

no mundo do trabalho e terem o seu reconhecimento como indivíduos atuantes, conscientes

de sua cidadania.

A seguir, o mapa da Mooca.

É possível perceber que a Mooca, apesar de estar nos limites do município de São Paulo,

guarda uma importante proximidade com o centro, e, pelo próprio código de uso e

ocupação do solo, dispõe de grande potencial de crescimento.

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O mapa acima demonstra o uso e ocupação em seus detalhes. Percebemos que,

apesar de uma grande área ser ainda destinada às indústrias, na prática, estas estão deixando

a região, sendo substituídas por serviços diversos como shoppings, empreendimentos

comerciais de escritórios ou residenciais, mudando aos poucos o perfil do morador que, de

renda média para baixa, passa a ser ocupada por moradores de maior poder aquisitivo. Vai

acontecendo aqui, o mesmo efeito perverso de outras regiões que, após ganharem

infraestrutura de maior envergadura, tiveram suas populações carentes sendo expulsas para

bairros mais periféricos. Assim, a área azul mostra como ainda é pequena a oferta de

educação no bairro que possui grandes bolsões vazios. A corrida pela ocupação dos espaços

deixados pelas indústrias e a consequente verticalização do bairro, certamente adensará a

procura por escolas e haverá que se planejar para que o público estudantil não tenha que se

descolar da própria região onde mora.

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Acima, é possível perceber a atuação do governo federal por meio do Programa de

Aceleração do Crescimento – PAC, no sentido de influenciar a ocupação residencial,

criando alternativas aos cortiços instalados na Mooca, visando aumentar a oferta de

moradias populares que sejam beneficiadas pelas vias de acesso que possibilitam o fluxo e

o deslocamento populacional.

O Mapa da exclusão social em São Paulo, produzido pelo Núcleo de Estudos e

Pesquisas em Seguridade e Assistência Social – NEPSAS, da Pontifícia Universidade

Católica de São Paulo , PUC-SP, pela Divisão de Processamento de Imagens do Inpe –

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e pelo Instituto de Estudos, Formação e

Assessoria em Políticas Sociais – Instituto Pólis, nos ajudam a compreender a Mooca como

o local de transição entre uma área bem servida de infra estrutura e os locais mais

abandonados historicamente pelo poder público. É onde o papel de portal da educação que

a Unicapital desempenha nessa Geografia da cidadania, se torna mais visível. A seta indica

a localização do bairro da Mooca e, aproximadamente, onde se localiza a Unicapital. As

cores variam do azul, onde há mais inclusão social, até o vermelho mais escuro, as áreas de

maior exclusão.

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É importante salientar que o conceito de exclusão social só existe onde os recursos

disponíveis são negados a parcelas consideráveis da população. O mapa acima mostra um

centro detentor de recursos e uma periferia que, ao contrário, luta para a manutenção de

suas utopias.

Os mapas que se seguem nos permitem visualizar de maneira efetiva a situação de

desigualdade em nossa cidade. Assim, enquanto o grau de autonomia dos bairros começa

com uma mancha azul significativa, à medida que passamos para os itens de qualidade de

vida, desenvolvimento humano e equidade, essa mancha diminui drasticamente em direção

ao vermelho, demonstrando como é precária a situação nos bairros mais periféricos e

distantes do centro. A seta azul demonstra essa transição, já ressaltada, como um elemento

significativo para as políticas educacionais pensadas na Unicapital.

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O quadro mostra a contradição na cidade. A riqueza aumenta na mesma proporção

de sua desigualdade levando a um quadro de eminente explosão social. Milton Santos,

referência nos estudos sobre cidadania, já se perguntava nos anos 80, porque cidades como

São Paulo nos explodiam em grandes convulsões sociais4. Para o autor, morar na periferia,

na maioria das cidades brasileiras, acaba sendo o destino dos mais pobres onde vivenciam

toda carência e todo abandono. Ao olhar para o seu entorno a Unicapital encontra essa

periferia e não pode estar alheia a essa realidade. Os transportes, grande problema de

mobilidade urbana, colocam o estudante como um lutador que precisa enfrentar

dificuldades enormes para ter acesso ao estudo, hoje, vital não mais ao crescimento, mas

principalmente, à sobrevivência profissional. Dessa forma, a Unicapitalprocura, dentro de

suas possibilidades contribuir para a equidade social, instrumento fundamental para que as

cidades não explodam e para que obtenhamos a almejada paz social, não de maneira

artificial, mas de maneira concreta e cidadã, daí a inserção de nossos alunos em atividades

sociais.

Nos mapas abaixo a contradição de uma cidade capitalista típica como São Paulo

aparece em toda sua magnitude. A pobreza procura a renda. A mancha azul se concentra no

centro da cidade e é acompanhada pela população em situação de rua. É lá também que

4 Santos, Milton; O Espaço do Cidadão, São Paulo, Ed. Nobel, 1987.

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estão os empregos, porta de entrada do sonho da qual a Unicapital tem o orgulho de

contribuir buscando a excelência no ensino.

Os mapas seguintes demonstram como os serviços estão desigualmente distribuídos

em São Paulo. É sabido que a especulação imobiliária expulsa os mais pobres quando a

infraestrutura chega. Assim, os mais pobres não têm direito ao entorno, a gozar dos

serviços de abastecimento, saneamento, educação, etc. Isolados na periferia, o tempo gasto

em viagens diárias é uma questão significativa. Atenta a essa realidade, o planejamento do

horário de funcionamento da Unicapital procura respeitar essa condição refletindo, em

conjunto com os alunos, as melhores condições possíveis para que possam exercer seu

direito aos estudos em condições mínimas de igualdade com os mais privilegiados

socialmente.

No mesmo quadro, é possível perceber, já em 2002, fenômeno que tem se acelerado nos

últimos anos, o crescimento do bairro da Mooca no sentido de ofertas imobiliárias, tanto

para moradias como para serviços. O que o mapa não mostra é a desaceleração do parque

industrial local, sendo rapidamente substituído pelo setor de serviços. A essa realidade do

entorno a Unicapital também está atenta e sobre ela procura, em conjunto com a

comunidade, refletir, discutir e encaminhar propostas e soluções. Dessa forma, o trabalho

na Unicapital é feito com seriedade e baseado em análises científicas, como cabe a uma

instituição acadêmica, mas também com o senso de humanidade, de respeito ao cidadão.

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A seguir, apresentamos como anexo aos mapas apresentados acima, alguns dados

que encorpam os mesmos e subsidiam nosso planejamento.

DADOS GERAIS

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3.MISSÃO INSTITUCIONAL

O Centro Universitário Capital tem como missão:

a) Estimular a criação cultural e o desenvolvimento do espírito científico e do

pensamento reflexivo, proporcionando condições de educação ao homem, como

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sujeito e agente de seu processo educativo e de sua história, pelo cultivo do saber,

em suas diversas vertentes, formas e modalidades;

b) Formar recursos humanos nas diferentes áreas de conhecimento, aptos para a

inserção em setores profissionais e para a participação no desenvolvimento da

sociedade brasileira;

c) Incentivar o trabalho de pesquisa e investigação científica, visando ao

desenvolvimento da ciência, das artes, das letras, da filosofia, da tecnologia e à

criação e difusão culturais;

d) Promover a divulgação de conhecimentos culturais, científicos e técnicos que

constituem patrimônio da humanidade e comunicar o saber por meio do ensino, de

publicações ou de outras formas de comunicação;

e) Suscitar o desejo permanente de aperfeiçoamento cultural e profissional e

possibilitar a correspondente concretização, integrando os conhecimentos que vão

sendo adquiridos numa estrutura intelectual sistematizadora do conhecimento de

cada geração;

f) Estimular o conhecimento dos problemas do mundo presente, em particular os

nacionais e regionais;

g) Prestar serviços especializados à comunidade e estabelecer com esta uma relação de

reciprocidade;

h) Promover a extensão, aberta à participação da comunidade social, visando à difusão

das conquistas e benefícios da criação cultural e da pesquisa cientifica e tecnológica

geradas na instituição;

i) Contribuir para o desenvolvimento harmônico e integrado da comunidade local e

regional, com vistas ao bem-estar social, econômico, político e espiritual;

j) Promover a assimilação dos valores culturais, desenvolver o espírito critico e

difundir o conhecimento por todos os meios ao alcance do Centro;

k) Promover eventos de caráter cultural e desportivo que objetivam a integração com a

comunidade;

l) Ser uma instituição aberta à comunidade, livre e democrática e um centro de

preservação do saber, da cultura e da história do Homem.

4- CONCEPÇÃO DO CURSO DE ESTATÍSTICA

As considerações feitas nas Diretrizes Curriculares pela Comissão de Especialistas de

Ensino de Matemática e Estatística – CEEMAE, de junho de 1999, sobre a realidade dos

cursos de Estatística oferecidos por várias universidades do Brasil, também foram

constatadas na UniCapital e, portanto, no ano de 2000, foram feitas as modificações

necessárias na matriz curricular do curso de Estatística.

A modernização da parte computacional ocorreu com a aquisição do software SPSS,

direcionado para a análise estatística, que é utilizado em várias disciplinas do curso e nas

áreas de atuação do estatístico e com o ensino da linguagem do software livre R, a qual

possibilita o aluno a interagir com outras linguagens igualmente importantes de

programação, como o software SAS que, tanto quanto o software SPSS, são amplamente

utilizados nas empresas.

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Além desse fato, é considerada a formação de segundo grau do aluno que ingressa na

UniCapital, em geral, e no curso de Estatística, em particular. Os objetivos das disciplinas e

do curso devem ser alcançados através de um processo que se inicia a partir do nível do

aluno. Este é o desafio da UniCapital e do seu corpo docente.

No ano de 2008 iniciou-se o processo de formação do perfil do estatístico em horas

distribuídas da seguinte forma: 2400 horas de conteúdos (aula presencial), 160 horas de

atividades complementares, 200 horas de estágio e 240 horas de trabalho de curso. Para fins

de orientação e esclarecimentos, foram feitas duas reuniões específicas com os alunos,

coordenador e professores do curso e foi entregue um manual para o aluno sobre as

atividades complementares, estágio e trabalho de curso.

No ano de 2009 foi criada a Prova Unificada, na qual os alunos resolvem questões relativas

às disciplinas específicas de seu semestre letivo. A média obtida pelo aluno nessa atividade

terá impacto na média final de todas as disciplinas do semestre, uma vez que deverá ser

utilizada por todos os professores. Os objetivos dessa atividade consistem em estimular a

prática de solucionar problemas, bem como buscar uma melhor preparação para o ENADE,

concursos públicos e provas de admissão em empresas.

No ano de 2009 foi discutida e realizada a mudança da matriz curricular do curso com

início de funcionamento no ano de 2010, com o objetivo de maior adequação com as

Diretrizes publicadas no dia 19 de novembro de 2008 e inclusão de novas disciplinas com

conteúdos atuais.

4.1 – MECANISMO DE INTERAÇÃO ENTRE DESCENTES E DOCENTES

O ambiente acadêmico do curso de Estatística da UniCapital favorece a interação direta

entre alunos e professores, uma vez que historicamente, nesse mesmo curso, o número de

alunos ingressantes é bem reduzido. Desde o primeiro semestre do curso já se observa uma

forte interação entre discentes e docentes, inclusive entre os novos e antigos discentes,

inclusive quando surgem oportunidades de estágio: os próprios discentes mais antigos

acabam divulgando diretamente entre os discentes mais novos.

É bastante comum, também, o contato, trocas de informações por vias eletrônicas.

5-MISSÃO DO CURSO

A missão do curso de bacharelado em Estatística do Centro Universitário Capital –

UniCapital é a formação de um profissional com visão humanística e que esteja preparado

para contribuir para o bem-estar da sociedade. O aluno formado em Estatística pode atuar

em muitos setores da atividade humana, avaliando e elaborando análises de desempenho e

até estudos de identificação de oportunidades de negócios.

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6-OBJETIVO DO CURSO

6.1 OBJETIVO GERAL

O objetivo geral do curso é formar estatísticos, propiciando o desenvolvimento de

habilidades necessárias para a formação de um profissional ético e empreendedor. O curso

pretende oferecer uma formação abrangente e generalista na área de Estatística de forma

que o aluno possa atuar com eficiência nos diversos setores da economia em que a

Estatística está presente.

6.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Primeiro objetivo - O aluno que procura pelo curso de Estatística na UniCapital, de modo

geral, apresenta deficiências na formação educacional de segundo grau. Portanto, o

primeiro objetivo do curso consiste em fornecer subsídios para que o aluno possa sanar

essas deficiências e, assim, ser capaz de assimilar os conhecimentos necessários para

exercer a profissão. A monitoria de matemática e o atendimento mais específico por parte

dos professores são exemplos desses subsídios.

Segundo objetivo – As disciplinas do primeiro ano oferecem uma visão geral da

estatística. A abordagem de seus conceitos básicos e iniciais, bem como suas possibilidades

de aplicações, já com o apoio de softwares e pacotes estatísticos específicos tem como

objetivo propiciar, desde o início, o desenvolvimento de habilidades que serão necessárias

em toda a sua carreira profissional.

Terceiro objetivo - O currículo do curso de Estatística da UNICAPITAL objetiva a

preparação de profissionais altamente qualificados para o exercício profissional nos mais

diversos setores. O aluno formado no curso de Estatística da UniCapital deve:

a) Estar capacitado com conhecimentos técnico e científico a fim de que, ao longo de

toda a sua carreira, seja capa de continuar seu processo evolutivo educacional,

ciente de que a formação recebida na graduação é uma fase importante, mas não

definitiva em sua vida;

b) Possuir conhecimento de teorias e métodos de Estatística, uma vez que esse

conhecimento, empregado correta e adequadamente, possibilita reinterpretar

criticamente a realidade em que se vive e, dessa forma, constitui valiosa ferramenta

de transformação da realidade;

c) Ser sensível ao compromisso social, estar atento às necessidades atuais da sociedade

e ser capaz de elaborar e integrar novas formas de atuação na sociedade;

d) Ser capaz de compreender, utilizar e avaliar as diferentes formas de intervenção

profissional, de atuação e de relacionamento com outros profissionais inclusive de

outras áreas do conhecimento;

e) Na busca desses objetivos, o projeto pedagógico traçará diretrizes para que a ação

docente possa transformar o aluno ingressante na UNICAPITAL no profissional

capaz de dar, para a sociedade, respostas e soluções que sejam corretas, justas e

ótimas do ponto de vista social.

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7. PERFIL DO ALUNO INGRESSANTE

Perfil do aluno ingressante em 2012:

Os quadros 1 e 2 a seguir, apresentam algumas informações sobre os ingressantes no curso

de Estatística no ano de 2012, isto é, alunos do primeiro semestre do curso. Preencheram a

pesquisa 11 alunos do curso. Todos os alunos possuem computador em casa e 7 não

cursaram inglês. Os alunos ingressantes possuem idades que variam de 18 a 34 anos. Há

aqueles que residem ou trabalham em bairros distantes da UniCapital, inclusive em

municípios vizinhos.

Quadro 1: Distribuição dos alunos segundo idade, sexo, residência, local de trabalho e

cargo

Aluno Idade Sexo Já possui

curso sup.?

Bairro resid.

Cidade

Bairro trab. Cargo

1 22 F Incompleto Pq. Uirapuru

Guarulhos

Cambuci Faturista

2 24 M Sim. Na área de

Sistemas

Ipiranga Analista

3 32 M Sim. Economia Mauá.

S. C. do Sul

Mirandópolis Analista

4 34 M Não Guaianazes C. Cesar Auditor de

Qualidade

5 21 M Não Vila Diva C. Cesar Analista

6 23 M Não São Mateus C. Cesar Assist. de Dados

Estat.

7 20 M Não Vila Sofia Moema Aux. Financeiro

8 27 M Não Paraíso Morumbi Administrativo

9 32 M Não Vila Élida

Diadema

Pesquisador

10 25 M Incompleto Ipiranga

11 18 F Não Jabaquara C. Elísios Assist.

Administrativo

Fonte: coordenador do curso

Quadro 2 : Distribuição dos alunos segundo escola, ano de conclusão do segundo grau, se

possui computador e se fez curso de inglês.

Aluno Conclusão 2o grau Escola Computador em casa fez curso inglês

1 2006 Particular sim não


3 1996 Estadual sim sim


5 2006 Estadual /

Particular

sim sim

6 2005 Estadual sim não


8 Estadual sim não

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10 2003 Particular sim sim



A Tabela 3 abaixo representa as respostas tabuladas da pergunta: “Como ficou sabendo do

curso de Estatística?”

Tabela 3: distribuição dos alunos segundo o conhecimento do curso de Estatística

por amigo, parente, colega 2 menções

colega de trabalho 5 menções

Internet 4 menções

Por meio de um curso de rac lógico 0 menção

Guia do estudante/rev.superinteressante 0 menção

Site da Unicapital 2 menções


Perfil do aluno ingressante em 2011:

Os quadros 1 e 2 a seguir, apresentam algumas informações sobre os ingressantes no curso

de Estatística no ano de 2011, isto é, alunos do primeiro semestre do curso. Preencheram a

pesquisa, 14 alunos do curso. Todos os alunos possuem computador em casa e 5 não

cursaram inglês. Nota-se a seguinte variação nas idades: de 17 a 37 anos. Alguns alunos

residem ou trabalham em bairros distantes da UniCapital

Quadro 1: Distribuição dos alunos segundo idade, sexo, residência, local de trabalho e

cargo

Aluno Idade Sexo Já possui

curso

sup.?

Bairro resid.

Cidade

Bairro trab. Cargo

1 37 M sim Pirituba Santana/Pirituba professor

2 17 F não Lapa de Baixo Lapa de Baixo Auxiliar educ.

infantil

3 25 M não Guaianazes Cerqueira César Supervisor

4 22 F não São João

Clímaco

5 20 M não São Caetano

6 32 F não Pirituba

7 32 F não Casa Branca Centro Escriturário

8 22 F não Jabaquara Av. Paulista Estagiária

9 36 M não Bela Vista Paraíso Supervisor Adm.

10 18 M não Rochdale Vila Yara Escriturário

11 19 M não Tatuapé

12 27 M não Artur Alvim Brás Ger. Vendas

13 19 F não Cerâmica Tatuapé Aux. Import.

14 19 F não São Miguel Cerq. César Agente de Reg.


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Quadro 2 : Distribuição dos alunos segundo escola, ano de conclusão do segundo grau, se

possui computador e se fez curso de inglês.

Aluno Conclusão 2o grau Escola Computador em casa fez curso inglês





5 2006 Outra sim sim










Fonte: coordenação do curso

A Tabela 3 abaixo representa as respostas tabuladas da pergunta: “Como ficou sabendo do

curso de Estatística?”

Tabela 3: distribuição dos alunos segundo o conhecimento do curso de Estatística

por amigo, parente, colega 6 menções

colega de trabalho 0 menção

Internet 7 menções

Por meio de um curso de rac lógico 0 menção

Guia do estudante/rev.superinteressante 2 menções

Site da Unicapital 0 menção


8. PERFIL DO PROFISSIONAL A SER FORMADO

O curso de Estatística na UNICAPITAL tem como preocupação fundamental a boa

formação do aluno para o que o mesmo desempenhe a profissão de forma adequada. O

estatístico encontrará várias oportunidades para aplicar seus conhecimentos. O mercado de

trabalho demanda, cada vez mais, profissionais que sejam capazes de tomar decisões com

base em informações amostrais colhidas, por exemplo, de clientes e fornecedores. O

profissional a ser formado pode trabalhar nos diversos setores de atividade:

No setor público, por exemplo, existe a necessidade de um profissional com o perfil do

estatístico, ou seja, que seja capaz de avaliar, analisar e contribuir, no sentido de sugerir,

quando for o caso, com mudanças e aperfeiçoamentos no trato e na formulação de políticas

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públicas, com base em dados oficiais e em indicadores de desempenho e de resultados.

Ainda no setor público, existe demanda por aquele profissional que atuará diretamente na

produção e divulgação de índices econômicos e sociais.

Na indústria, as técnicas estatísticas permitem verificar e testar a qualidade de produtos e

serviços. A eficiência tende a aumentar em empresas que empregam métodos estatísticos

como, por exemplo, Controle Estatístico de Qualidade.

Nos mercados financeiros, os métodos estatísticos são empregados para previsões de vária

variáveis financeiras tais como taxas de juros e preços de ações, inclusive no

desenvolvimento de estratégias de investimentos que maximizem lucros.

No comércio, a Estatística pode ser usada de modo a encontrar o modelo que melhor

descreva a sazonalidade percebida nas vendas de determinados setores da economia.

Na medicina, os princípios de Planejamento e Experimentos são utilizados para testar

tratamentos inovadores, novas drogas e ensaios clínicos.

Nas cortes de justiça, na administração, em estudos arqueológicos e outros mais. Conforme

C. R. RAO: “parece não haver atividade humana cujo valor não possa ser melhorado

injetando-se idéias estatísticas no planejamento e usando-se métodos estatísticos para

análise eficiente de dados e acesso dos resultados para realimentação e controle”.

9. PROCESSO DE AVALIAÇÃO INSTITUCIONAL

A avaliação, do curso, do ensino e da aprendizagem, será encarada como um processo que

utiliza informações para formular juízos de valor, diante dos quais se tomam decisões.

Periodicamente, o Colegiado de Curso promoverá ações no sentido de avaliar a

implementação e os resultados obtidos, buscando a detecção de eventuais imperfeições ou

desvios nas diretrizes consensualmente traçadas. A coordenação do curso de Estatística

solicita uma avaliação periódica por parte dos alunos a respeito dos professores, das

disciplinas, do curso, biblioteca, secretaria, tesouraria e da UniCapital, de forma geral. Na

prática, os alunos avaliam os professores periodicamente através de instrumentos que

focam o processo didático do professor, o comprometimento para com o curso e a

instituição, o relacionamento aluno-professor, o conteúdo programático e o grau de

preocupação do professor no desenvolvimento do aluno.

9.1 INFRAESTRUTURA

9.1.1 O Anfiteatro

O Anfiteatro foi construído para servir aos objetivos do ensino e extensão e está dotado de

modernos recursos de comunicação audiovisual, para proporcionar aos seus usuários

perfeitas condições de participação nos eventos apresentados. Tem capacidade para 285

pessoas, confortavelmente instaladas em poltronas dotadas de prancheta escamote Avel,

própria para uso em atividades de ensino, estofadas com espuma de densidade controlada,

revestidas em vinil, dispostas em piso em declive para permitir perfeita visão aos

espectadores em qualquer posição da sala. O Anfiteatro conta com completo sistema de

comunicação audiovisual, conforme descrição a seguir:

Sistema de comunicação visual com Quadro Superscript, magnético, em aço

esmaltado, para escrita com marcadores SuperscriptMarker e apagar a seco,

medindo 3,00 x 1,20 m.

21

Tela de projeção automática, em plástico branco texturizado, com sistema

automático que mantém aberta em qualquer altura sem fixação de pinos, medindo

1,75 x 1,75 m.

Tela de projeção elétrica, em plástico branco texturizado, acionada por sistema

eletromecânico, medindo 4,00 x 3,00 m.

Equipamentos audiovisuais, com 2 amplificadores, pré-amplificador, 4 microfones,

20 caixas acústicas, púlpito, mesa com rodízios para retroprojetor, mesa inclinável

para projetores dotadas de rodízios para fácil deslocamento, 85 spots de iluminação

de palco, dimmer eletrônico para controle de intensidade de luz, etc..

Camarim com decoração completa e adequada para preparação e toalete dos

usuários.

9.1.2 Estacionamento

Localizado à Rua CelJoviniano Brandão No. 390. Cabine de manutenção de botijões de gás

liquefeito de petróleo - GLP – e de aparelho de geração de Ar Comprimido 8.

10. CORPO DOCENTE E NÚCLEO DOCENTE ETRUTURANTE

Relação dos docentes do curso de Estatística Bacharelado do Centro Universitário Capital –

UNICAPITAL em 2015 encontra-se no quadro abaixo do próprio N.D.E do curso.

PROFESSORES TÍTULO Conceição Aparecida Sanches Doutora Gualberto Luiz Nunes Gouveia Doutor

Koki Fernando Oikawa Mestre

Mara Lucia Diotto Especialista Paulo Cesar F. Lima Especialista

Doutores: 40%

Mestres: 20%

Especialistas: 40%

11. ORGANIZAÇÃO CURRICULAR

11.1. NORMAS GERAIS DE ORGANIZAÇÃO DO CURSO

O curso de Estatística é ministrado em duração plena, com 2880 (duas mil oitocentos e

oitenta) horas-aula, a serem cumpridas, no mínimo em 4 (quatro) anos e no máximo em 7

(sete) anos letivos. O aluno que for aprovado em todas as disciplinas da matriz curricular do

curso recebe o diploma de BACHAREL em ESTATÍSTICA.

O curso é oferecido no período noturno. O regime acadêmico é semestral com matrícula

por matriz curricular. A matriz e as ementas das disciplinas estão na secretaria da

instituição.

A seguir, é apresentada a matriz curricular oferecida para as turmas ingressantes a partir de

2010.

22

11.2. MATRIZ CURRICULAR

ESTATÍSTICA 1O SEMESTRE 2014 C/H

Cálculo I 072

Geometria Analítica I 036

Comunicação e Expressão I 036

Cálculo das Probabilidades I 036

Estatística Descritiva I 036

Informática Aplicada I 036

Banco de Dados e Linguagem de

Programação I

036

Inglês Instrumental I 036

Metodologia da Pesquisa Científica I 036

Atividades Complementares I 040


Cálculo II 072

Geometria Analítica II 036

Comunicação e Expressão II 036

Cálculo das Probabilidades II 036

Estatística Descritiva II 036

Informática Aplicada II 036

Banco de Dados e Linguagem de

Programação II

036

Inglês Instrumental II 036

Metodologia da Pesquisa Científica II 036

Atividades Complementares II 040


Álgebra Linear I 036

Análise Estatística I 036

Cálculo das Probabilidades III 036

Cálculo numérico I 036

Cálculo III 072

Atuária I 036

Inferência Estatística I 072

Estatística Documentária e Demografia I 036

Atividades Complementares III 040

Estágio I 050


23

Álgebra Linear II 036

Análise Estatística II 036

Cálculo das Probabilidades IV 036

Cálculo numérico II 036

Cálculo IV 072

Atuária II 036

Inferência Estatística II 072

Estatística Documentária e Demografia

II

036

Atividades Complementares IV 040

Estágio II 050

ESTATÍSTICA 5O SEMESTRE 2010

Análise Multivariada I 072

Controle Estatístico de Qualidade I 036

Cálculo V 036

Econometria I 072

Pesquisa Operacional I 036

Processos Estocásticos I 036

Tecnologia de Amostragem I 072

Estágio III 050

Trabalho de Curso I 060


Análise Multivariada II 072

Pesquisa Operacional II 036

Cálculo VI 036

Econometria II 072

Controle Estatístico de Qualidade II 036

Processos Estocásticos II 036

Tecnologia de Amostragem II 072

Estágio IV 050

Trabalho de Curso II 060


Análise de Dados Categorizados I 072

Análise de Sobrevivência e

Confiabilidade I

036

Estatística Aplicada à Pesquisa de

Mercado I

072

Tópicos Especiais de Estatística I 036

Planejamento e Pesquisa I 072

Séries Temporais I 072

Trabalho de Curso III 060

24


Análise de Dados Categorizados II 072

Análise de Sobrevivência e

Confiabilidade II

036

Estatística Aplicada à Pesquisa de

Mercado II

072

Tópicos Especiais de Estatística II 036

Planejamento e Pesquisa II 072

Séries Temporais II 072

Trabalho de Curso IV 060

Disciplina optativa: LIBRAS – Língua Brasileira de Sinais

25

12. EMENTÁRIO E BIBLIOGRAFIA DAS DISCIPLINAS DO CURSO DE

ESTATÍSTICA CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO I SÉRIE: 1.º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014. EMENTA

Abordagem das funções reais de variável real como revisão necessária à introdução do Cálculo, tais como funções elementares e aplicações à Física e à Economia, e apresentando-se como ferramenta para a Estatística. OBJETIVO

Apresentar a Matemática expressando os conceitos básicos do Cálculo Matemático enfocando a disciplina com objetividade e desenvolvimento lógico dos resultados. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Conjuntos numéricos: naturais, inteiros, racionais, irracionais, reais e complexos Funções. Conceito. Gráfico Tipos de funções. Funções polinomiais Funções constantes, lineares e do 1.º grau Zero de uma função. Sinais de uma função de 1.º grau Funções de 2.º grau Sinais de uma função de 2.º grau Raízes de uma função de 2.º grau Máximos ou mínimos da função do 2.ª grau Função polinomial e função racional Funções: exponencial e logarítmica Simetria, funções pares e funções impares Função módulo Função sobrejetora, injetora ou bijetora Função composta Função inversa Funções de várias sentenças METODOLOGIA

Apresentação dos conceitos de cálculo, com desenvolvimento de aplicações dos resultados teóricos. Uso de gráficos, exemplos e abordagem gradativa do raciocínio lógico. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA

IEZZI, Gelson e outro. “Fundamentos de Matemática Elementar (conjuntos e funções)” Vol. I. Atual Editora, São Paulo, 1985. LEITHOLD, Louis. “O Cálculo com Geometria Analítica.” Vol. 1. Harbra. São Paulo, 1994 STEWART, James. “Cálculo” Volume I, 4. Ed., Pioneira São Paulo, 2001. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BONGIOVANNI, Vicenzo e outros. “Matemática e Vida”, 2.º Grau, vol.III, Ed. Ática. São Paulo, 1993. MACHADO, Nilson José. “Matemática por assunto lógica, conjuntos e funções)”. Editora Scipione, São Paulo, 1988.

26

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO II SÉRIE: 2.º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA:

Abordagem das funções reais de variável real e temas como limite, continuidade, derivada e integral, incluindo algumas funções elementares e aplicações à Física e à Economia, e apresentando-se como ferramenta para a Estatística. OBJETIVO

Apresentar a Matemática expressando os conceitos básicos do Cálculo Matemático enfocando a disciplina com objetividade e desenvolvimento lógico dos resultados. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Limites Continuidade Limite de uma função Propriedades sobre Limites Limites fundamentais Limites Laterais Limites infinitos e no infinito Taxa de Variação Derivada Regras para cálculo da derivada A derivada como taxa de variação Significado do sinal das derivadas de primeira e segunda ordem Problemas sobre máximos e mínimos Taxa de variação instantânea: a reta tangente e a derivada Teoremas sobre Derivação de Funções Algébricas Derivadas das funções trigonométricas Derivada Regra da Cadeia. METODOLOGIA

Apresentação dos conceitos de cálculo, com desenvolvimento de aplicações dos resultados teóricos. Uso de gráficos, exemplos e abordagem gradativa do raciocínio lógico. AVALIAÇÃO


IEZZI, Gelson e outro. “Fundamentos de Matemática Elementar (conjuntos e funções)” Vol. I. Atual Editora, São Paulo, 1985. LEITHOLD, Louis. “O Cálculo com Geometria Analítica.” Vol. 1. Harbra. São Paulo, 1994 STEWART, James. “Cálculo” Volume I, 4. Ed., Pioneira São Paulo, 2001. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BONGIOVANNI, Vicenzo e outros. “Matemática e Vida”, 2.º Grau, vol.III, Ed. Ática. São Paulo, 1993. MACHADO, Nilson José. “Matemática por assunto lógica, conjuntos e funções)”. Editora Scipione, São Paulo, 1988.

27

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: GEOMETRIA ANALÍTICA I SÉRIE: 1.º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Noções preliminares, relações segmentárias no espaço unidimensional, sistemas de coordenadas no espaço bidimensional, sistemas de coordenadas no espaço tridimensional, Vetores, Operações com vetores, Estudo da reta e de curvas planas, Estudo do Plano, Lugares Geométricos: Retas e Curvas Planas, curvas e superfícies no espaço. OBJETIVO

A disciplina tem por objetivo a desenvoltura no uso de procedimentos analíticos para a resolução de problemas geométricos, através dos diversos sistemas de coordenadas no plano e no espaço. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1-Noções preliminares: elementos primitivos, ponto e reta impróprios 2-Relações segmentárias no espaço unidimensional: reta orientada, medida algébrica de um segmento, razão simples de três pontos, divisão áurea, abcissas na reta, distância entre dois pontos, razão simples de três pontos. 3-Sistemas de coordenadas no espaço bidimensional: sistema cartesiano ortogonal, sistemas cartesiano oblíquo, pares ordenados, operações e igualdade, distância entre dois pontos, ponto que divide um segmento numa razão dada, baricentro de um triângulo. 4-Sistemas de coordenadas no espaço tridimensional: sistema cartesiano ortogonal, distância entre dois pontos, ponto que divide um segmento numa razão dada, baricentro do triângulo, sistema cilíndrico e sistema esférico. 5- Vetores: Sinopse histórica, grandezas escalares e vetoriais, definições, etimologia e notações, paralelismo de vetores, multiplicação de um vetor por um escalar, coplanaridade de vetores, adição de vetores, subtraçãodevetores, combinação linear de vetores, expressão cartesiana de um vetor, condição de paralelismo de dois vetores, condição de coplanaridade de vetores, combinação linear de quatro vetores, ângulo de dois vetores, multiplicação interna ou escalar , expressão cartesiana do produto escalar , multiplicação vetorial ou externa, área de um paralelogramo e de um triângulo triângulo, multiplicação mista, dupla multiplicação vetorial. METODOLOGIA

Aulas teóricas e práticas. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2), prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA

CAMARGO, Ivan de; BOULOS, Paulo (2005); Geometria Analítica: um Tratamento Vetorial. São Paulo: Prentice Hall. STEIMBRUCH, Alfredo; WINTERLE, Paulo; Geometria Analítica. São Paulo: Makron Books. SWOKOWSKI, Earl William. Cálculo com geometria analítica. São Paulo : McGraw Hill, 1983. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

IEZZI, Gelson (2005); Fundamentos da Matemática elementar, 7: Geometria Analítica. São Paulo: Atual.

28

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: GEOMETRIA ANALÍTICA II SÉRIE: 2.º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Noções preliminares, relações segmentárias no espaço unidimensional, sistemas de coordenadas no espaço bidimensional, sistemas de coordenadas no espaço tridimensional, Vetores, Operações com vetores, Estudo da reta e de curvas planas, Estudo do Plano, Lugares Geométricos: Retas e Curvas Planas, curvas e superfícies no espaço. OBJETIVO

A disciplina tem por objetivo a desenvoltura no uso de procedimentos analíticos para a resolução de problemas geométricos, através dos diversos sistemas de coordenadas no plano e no espaço, da representação de curvas e de superfícies nesse sistemas e dos conceitos de vetor.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1-Vetores - Aplicações geométricas clássicas: projeção de um vetor sobre um outro vetor, projeção de um ponto sobre um plano, distância de ponto a plano, distância de um ponto a reta, distância entre duas retas, área de um triângulo, área da projeção ortogonal de um triângulo sobre um plano, área da projeção não ortogonal de um triângulo sobre um plano, co-senos diretores de um vetor. 2-O plano no E³: equação do plano, pertinência de ponto a plano, interseção de um plano com os eixos coordenados, equação segmentária do plano, equação do plano que passa por um ponto e ortogonal a um vetor, casos particulares da equação geral do plano, paralelismo e ortogonalidade de dois planos, equação do feixe de dois planos, distância de um P a um plano a. 3-A reta no E³: equações da reta, posições relativas de duas retas, condições de paralelismo e ortogonalidade de duas retas, condição de coplanaridade de duas retas, interseção de reta e plano, interseção de duas retas, condições de paralelismo e ortogonalidade de reta e plano, distância de um ponto a uma reta, distância entre duas retas reversas, ângulo de duas retas, ângulo de uma reta com um plano. 4-Parábola, elipse, hipérbole e cônicas. METODOLOGIA



CAMARGO, Ivan de; BOULOS, Paulo (2005); Geometria Analítica: um Tratamento Vetorial. São Paulo: Prentice Hall. STEIMBRUCH, Alfredo; WINTERLE, Paulo; Geometria Analítica. São Paulo: Makron Books. SWOKOWSKI, Earl William. Cálculo com geometria analítica. São Paulo : McGraw Hill, 1983. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

IEZZI, Gelson (2005); Fundamentos da Matemática elementar, 7: Geometria Analítica. São Paulo: Atual.

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ESTATÍSTICA DISCIPLINA: COMUNICAÇÃO E EXPRESSÃO I PERÍODO: 1º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

As habilidades e as competências do aluno para a compreensão, recepção e produção de sentidos, nos diversos contextos e nos diferentes níveis lingüísticos da empresa. OBJETIVOS

Ampliar o conhecimento de mundo do aluno pela consideração da língua além de seus aspectos gramaticais, numa postura que abranja as diferenças interculturais e a interdisciplinaridade, uma vez que a língua permeia os demais campos do conhecimento. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Comunicação; Funções da Linguagem; Barreiras da comunicação na empresa; Variações lingüísticas; Níveis da linguagem; Língua oral e língua escrita; Texto verbal e não verbal; Tipologias textuais; Redação: o texto dissertativo; Tópicos de correção gramatical. METODOLOGIA

Aulas expositivas. Discussões sobre os temas da produção textual. Exercícios de recepção e produção de texto. Trabalhos individuais e em grupo, apresentação de seminários, exercícios de recepção e produção de texto. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA CUNHA, C. F. & CINTRA, L. Nova gramática do português contemporâneo. R. J., Nova Fronteira, 2007. FÁVERO, L. L. Coesão e coerência textuais. São Paulo, Ática, 2005.

INFANTE, Ulisses. Curso de gramática aplicada aos textos. São Paulo, Scipione, 2007 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

www.comtexto.com.br FIORIN, J. L. Linguagem e ideologia. São Paulo, Ática, 1993. KLEIMAN, A. Aspectos cognitivos da leitura. Campinas, Pontes, 2007. ___________. A coesão textual. S. P. Contexto, 1999. VANOYE, F. Usos da linguagem. SP. M. Fontes, 2005.

PLATÃO & FIORIN. Para Entender o Texto. Leitura e Redação. Editora Ática, 2001.

30

ESTATÍSTICA DISCIPLINA: COMUNICAÇÃO E EXPRESSÃO II PERÍODO: 2º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

As habilidades e as competências do aluno para a compreensão, recepção e produção de sentidos, nos diversos contextos e nos diferentes níveis lingüísticos da empresa. OBJETIVOS

Ampliar o conhecimento de mundo do aluno pela consideração da língua além de seus aspectos gramaticais, numa postura que abranja as diferenças interculturais e a interdisciplinaridade, uma vez que a língua permeia os demais campos do conhecimento. Levar o aluno a desenvolver competências e habilidades que permitam produzir textos dissertativos organizados a partir de diferentes critérios e utilizar adequadamente os mecanismos de coesão e coerência. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

O texto e as suas diversas finalidades: objetivos, público alvo; A leitura e resumos: as principais idéias do texto; Como escrever um texto dissertativo: a arquitetura do texto; A introdução e suas diferentes formas; A argumentação e suas diferentes formas; A conclusão e suas diferentes formas; Dar opiniões e convencer; Diferentes critérios de organização textual; Textos acadêmicos; Coesão e coerência; Tópicos de correção gramatical. METODOLOGIA

Aulas expositivas. Discussões sobre os temas da produção textual. Exercícios de recepção e produção de texto. Trabalhos individuais e em grupo, apresentação de seminários, exercícios de recepção e produção de texto. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA CUNHA, C. F. & CINTRA, L. Nova gramática do português contemporâneo. R. J., Nova Fronteira, 2007. FÁVERO, L. L. Coesão e coerência textuais. São Paulo, Ática, 2005. INFANTE, Ulisses. Curso de gramática aplicada aos textos. São Paulo, Scipione, 2007 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

www.comtexto.com.br FIORIN, J. L. Linguagem e ideologia. São Paulo, Ática, 1993. KLEIMAN, A. Aspectos cognitivos da leitura. Campinas, Pontes, 2007. ___________. A coesão textual. S. P. Contexto, 1999. VANOYE, F. Usos da linguagem. SP. M. Fontes, 2005. PLATÃO & FIORIN. Para Entender o Texto. Leitura e Redação. Editora Ática, 2001.

31

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO DAS PROBABILIDADES I SÉRIE: 1º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Introduzir os conceitos de probabilidades e as propriedades; probabilidade condicional e independência. OBJETIVO

Apresentar os fundamentos da teoria das probabilidades e os conceitos de modelagem probabilística. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Contagem, permutação, arranjo e combinação Experimentos aleatórios, espaço amostral e eventos aleatórios Probabilidade e suas propriedades Probabilidade condicional e independência Teorema de probabilidade total e Teorema de bayes METODOLOGIA



MEYER, Paul L. Probabilidade: Aplicações à Estatística. 2a Edição. Livros técnicos e científicos editora. Rio de Janeiro, 1984. MORETTIN, L. G. e BUSSAB, W. O.. Estatística Básica. 5a Edição. Editora Saraiva. São Paulo, 2002. ROSS, Sheldon. Probabilidade: Um curso moderno com Aplicações. 8a edição. Editora Bookman. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

FELLER, W. Introdução à Teoria das Probabilidades e Suas Aplicações, Parte I. Editora Edgard Blücher. São Paulo, 1976.

32

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO DE PROBABILIDADES II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO 2014 EMENTA

Introduzir os conceitos de variável aleatória e funções de distribuição. OBJETIVOS DA DISCIPLINA


1-Variável aleatória discreta Valor esperado de uma variável discreta e suas propriedades Função de distribuição acumulada Distribuição de Bernoulli, Binomial e Poisson 2-Variável aleatória contínua Função densidade de probabilidade (f.d.p.) Valor esperado de uma variável contínua e suas propriedades Função de distribuição acumulada Distribuição Uniforme, Exponencial, Gama, Beta e Normal Aproximação Normal à Binomial METODOLOGIA





33

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA I SÉRIE: 1º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Arredondamentos, variação percentual, uso de calculadora e do aplicativo Excel para resolver potências, raízes e logaritmos, somatório, construção de tabelas dentro das normas da ABNT, população e amostra, variáveis contínuas e discretas, distribuição de freqüências: intervalos, ponto médio, freqüências absolutas e relativas, freqüências acumuladas, uso do Excel para construção de distribuições de freqüência. OBJETIVO

Geral: Capacitar o aluno a construir o ferramental da Estatística Descritiva e a utilizá-lo na análise descritiva de dados quantitativos, antes de realizar a análise inferencial. Específicos - Capacitar o aluno a: Resolver corretamente problemas que envolvem porcentagem, fator de montante e variação percentual. Aplicar corretamente os vários tipos de arredondamento. Utilizar corretamente calculadoras científicas e o Excel para calcular potências, raízes e logaritmos. Compreender o conceito e aplicar corretamente o conceito de ‘somatório’. Construir tabelas dentro das regras da ABNT e a interpretá-las. Construir distribuições de freqüências. Utilizar o aplicativo Excel na construção de distribuições de freqüências. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Problemas envolvendo porcentagens, fator de montante e variação percentual. Arredondamento matemático. Arredondamentos em calculadoras e no aplicativo Excel, da Microsoft. Uso de calculadoras científicas, em especial quanto à resolução de potências, raízes e logaritmos. Somatório, conceito, propriedades, exemplos e exercícios. Construção e interpretação de tabelas de dados. Diferença entre quadro, tabela e planilha. Normas da ABNT. Distribuição de freqüências. Conceitos: população e amostra, variáveis contínuas e discretas, intervalos, ponto médio de intervalos, freqüências absolutas e relativas, freqüências acumuladas. Tipos de gráficos e construção de gráficos usando o aplicativo Excel, da Microsoft. Medidas de tendência central (médias, mediana, moda). Cálculo de medidas de tendência central para dados agrupados e não-agrupados. Quantis (quartis, decis, centis, etc.). Cálculo de medidas separatrizes para dados agrupados. Box-Plot. METODOLOGIA

Aulas expositivas, atividades em grupo e individuais e aulas práticas em laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


BUSSAB, W. DE O., MORETTIN, P. A. Estatística Básica. Saraiva: São Paulo, 2002. LAPPONI, Juan Carlos. Estatística usando Excel. São Paulo: Campus, 4ª ed. 2005. SANT’ANNA Jr., Alfredo. Introdução à Estatística Descritiva. São Paulo, mimeo., 2005. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

MORETTIN, L. G. Estatística Básica: Probabilidade e Inferência. Volume único. 1º edição. 2010. Pearson Education.

34

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA DESCRITIVA II SÉRIE: 2º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Construção e interpretação de gráficos, uso do Excel para construção de gráficos, distribuição de freqüências: medidas de tendência central, quantis, medidas de dispersão. Uso do Excel para obtenção de tais medidas. OBJETIVO

Geral: Capacitar o aluno a construir o ferramental da Estatística Descritiva e a utilizá-lo na análise descritiva de dados quantitativos, antes de realizar a análise inferencial. Específicos - Capacitar o aluno a: 1.Identificar quais gráficos e medidas–resumo podem ser construídos de acordo com a natureza das variáveis e a interpretar os mais variados tipos de gráficos. 2.Construir gráficos usando o aplicativo Excel, da Microsoft. 3.Construir distribuições de freqüências e calcular medidas de tendência central, medidas separatrizes e medidas de dispersão. 4.Construir distribuições de freqüências usando o aplicativo Excel, da Microsoft. 5.Calcular, interpretar e analisar as medidas descritivas. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Medidas de dispersão ou variabilidade (amplitudes, desvio médio, desvio padrão, variância, variância relativa e coeficiente de variação). 2.Cálculo de medidas de dispersão para dados agrupados. 3.Medidas de assimetria e curtose: momento natural e centrado, controle de Charlier e correção de Sheppard 4.Números-Índices: Laspeyres, Paache, Fisher, Marshall-Edgeworth, Drobish,Divisa. METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2), prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA BUSSAB, W. DE O., MORETTIN, P. A. Estatística Básica. Saraiva: São Paulo, 2002. LAPPONI, Juan Carlos. Estatística usando Excel. São Paulo: Campus, 4ª ed. 2005. SANT’ANNA Jr., Alfredo. Introdução à Estatística Descritiva. São Paulo, mimeo., 2005. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR


35

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INFORMÁTICA APLICADA I SÉRIE: 1º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Apresentar aos alunos ferramentas estatísticas constantes do EXCEL e do R. OBJETIVO

Capacitar o aluno na utilização de ferramentais estatísticos e de análise de banco de dados a partir do EXCEL,manipulação de banco de dados, obtenção de estatísticas descritivas e tabulação de dados. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Introdução ao Excel: abrindo um arquivo Excel, realizando operações algébricas entre células. Formatação de células, linhas e colunas, localização de informações em uma planilha, congelar e descongelar uma janela. Construção de gráficos. Salvar arquivo 2.Ferramentas do Excel: ordenação de um bando de dados, filtro, subtotais, validação de dados e tabela dinâmica. Funções estatísticas, Procv, lógicas, matemáticas, funções de Data, introdução à Macro, introdução ao R, linguagem R. Objetos : modos e atributos, fatores nominais e ordinais, arrays e matrizes. Listas e Data Frame. Leitura de dados de arquivos, distribuição de probabilidades, estruturas de decisão. Análise exploratória de dados e modelos estatísticos. METODOLOGIA

Aulas expositivas, atividades em grupo e individuais e aulas práticas em laboratório de informática. Seminários. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


LAPPONI, J.C.Estatística usando Excel 5 e 7, editora Lapponi 1997 Manual do SPSS v.10.0 www.r-project.org BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

Notas de aula e material complementar disponível na Internet:

36

CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INFORMÁTICA APLICADA II SÉRIE: 2º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H PROF. ANO: 2014 EMENTA

Apresentar aos alunos ferramentas estatísticas constantes do SPSS e a linguagem de programação R. OBJETIVO

Capacitar o aluno a utilização de ferramentais estatísticos e de análise de banco de dados a partir do SPSS. Manipulação de banco de dados. Obtenção de estatísticas descritivas. Tabulação de dados. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Introdução ao SPSS Organização do sistema, entrada de dados, salvar dados, construção de uma nova variável, Compute, IF, Recode, Count, Automatic Recode, Rank cases. Distribuição de Freqüência e estatísticas descritivas. Frequencies, Descriptives, Explore. Identificação de Missing Values. Construção de tabelas cruzadas – Crosstabs. Cálculo do Qui-Quadrado. Cálculo da matriz de covariância e correlação. Comparação de médias – 02 populações. Paramétricos: Means, One sample – t- test, Independent sample t-test, Paired sample t-test, Oneway. Não paramétricos: U-Mann Whitney, Kolmogorov Smirnov, Moses, Wald-Wolfowitz, Wilcoxon, Teste do Sinal, McNemar 2. Comparação de Médias – mais de 02 populações ANOVA, Kruskal-Wallis, Mediana, Friedman, Kendall 3. Modelos de Regressão Regressão Linear 4. Linguagem R ...... Sintaxe, Operadores, Lendo dados de arquivos, Estruturas de decisão METODOLOGIA



LAPPONI, J.C.Estatística usando Excel 5 e 7, editora Lapponi 1997 Manual do SPSS v.10.0. www.r-project.org. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

Notas de aula e material complementar disponível na Internet:

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CURSO: ESTATISTICA DISCIPLINA: BANCO DE DADOS E LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO I SÉRIE: 1º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Introdução ao LATEX e ferramenta auxiliar de bibliografia BIBTEX. Estudo de teoria e prática de Banco de Dados usando MySQL. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Introduzir o aluno ao uso de um editor de textos para artigos matemáticos. Apresentar a teoria de construção e restrições de um Banco de dados. Estudar sua manipulação de forma introdutória e intermediária. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

LATEX:Introdução. Texto, comandos e ambientes. Estrutura básica de um arquivo fonte. Diferentes formas de exibição de texto.Fórmulas matemáticas. Figuras. Partes do documento. Referências cruzadas. Tabelas. Bibliografia com o BIBTEX. Definições de SGBD, vocabulário e terminologia. Modelagem de dados e cardinalidade. Formas normais. DCL. Práticas de criação de tabelas, índices e chaves primárias e estrangeiras. METODOLOGIA

Aulas expositivas e práticas no laboratório. Utilização de GNU / Linux, Kile, LATEX, Bibtex e MySQL server, MySQL QueryBrowser, MySQL Admin e R. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestra regimenta (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA

SUEHRING, Steve. MySQL – A Bíblia. Campus. ISBN: 8535210549. BEIGHLEY, Lynn. Use a Cabeça SQL. Alta Books. ISBN: 9788576082101. www.latex-project.org. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

Notas de aula e material complementar disponível na Internet: www.r-project.org

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CURSO: ESTATISTICA DISCIPLINA: BANCO DE DADOS E LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO II SÉRIE: 2º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Criação e manipulação avançada de bancos de dados. Conceitos e fundamentos de programação na linguagem R. Prática de programação e resolução de problemas. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Conhecimento dos fundamentos de linguagem de programação, usando a linguagem R, visando sua prática, incluindo acesso a bancos de dados. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

DML. Consultas avançadas utilizando SQL. Joins e sub-queries. Visão, permissões e transação. Linguagem R: Matrizes. Listas. Carregar informações a partir de arquivos. Distribuições de probabilidade. Laços e execuções condicionais. Escrita de funções. Modelos estatísticos. Gráficos. Criação, manipulação e consultas em tabelas a partir da linguagem R. METODOLOGIA

Aulas expositivas e práticas no laboratório. Utilização de GNU / Linux, MySQL server, MySQL QueryBrowser, MySQL Admin e R. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Provas semestrais regimentais (peso 2), prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA

SUEHRING, Steve. MySQL – A Bíblia. Campus. ISBN: 8535210549. BEIGHLEY, Lynn. Use a Cabeça SQL. Alta Books. ISBN: 9788576082101. www.latex-project.org. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

Notas de aula e material complementar disponível na Internet: www.r-project.org

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INGLÊS INSTRUMENTAL I PERÍODO: 1o SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Este curso tem como objetivo desenvolver habilidades de leitura e interpretação de textos em língua inglesa para o uso diário em sua prática profissional. OBJETIVO

1- Ler e identificar o tópico principal de um texto. 2- Interpretar a mensagem principal de um texto. 3- Utilizar diferentes técnicas de leitura para ampliação do entendimento de um texto em língua inglesa ( skimming e scanning) 4- Identificar o significado de palavras utilizando-se do contexto 5- Identificar os tempos verbais mais comuns. 6- Compreender e utilizar vocabulário específico da área de Informática 7- Aspectos lingüísticos relevantes comuns à linguagem técnica em textos e gráficos estatísticos. 8- Leitura de pesquisas afro-brasileira e indígena brasileira e americana. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Estratégias de leitura Skimming, scanning, deduction e predicting. Cognatos, falsos cognatos, palavras repetidas, sufixos e prefixos, marcas tipográficas, informação não verbal

Vocabulário específico da área de Estatística

Basic statistics concepts- analysis of variance, binomial distribution, chi-square distribution, combinatorics, correlation, data, degrees of freedom, descriptive statistics, errors and residuals in statistics, experimental design, frequency distribution table, histogram, inferential statistics, mean, Median, mode, modeling, normal distribution.

Tempos verbais Present / Past - and their auxiliaries

METODOLOGIA

Aulas expositivas e práticas por meio da interação professor e alunos, pares e grupos, utilizando-se de textos técnicos e atuais, data show e computador. Análise de textos e leitura CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA BOECKNER,Keith, BROWN,P.Charles Oxford English for Computing, Oxford University Press,1994 GLENDINNING, Eric H., McEWAN, John. Basic English for Computing, Oxford Press University, 2001 MUNHOZ, Rosângela - Inglês Instrumental: Estratégias de leitura, Módulo 1. Editora Texto Novo, 2000.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR TUCK, Allene. Oxford Dictionary of Computing for Learners of English. Oxford: Oxford University Press,

1996.

http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_of_variance

http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution

http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-square_distribution

http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-square_distribution

http://en.wikipedia.org/wiki/Combinatorics

http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INGLÊS INSTRUMENTAL II PERÍODO: 2o SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Este curso tem como objetivo desenvolver habilidades de leitura e interpretação de textos em língua inglesa para o uso diário em sua prática profissional. OBJETIVO

1- Interpretar a mensagem principal de um texto. 2- Utilizar diferentes técnicas de leitura para ampliação do entendimento de um texto em língua inglesa. 3- Identificar o significado de palavras utilizando-se do contexto 4- Identificar os tempos verbais mais comuns. 5- Compreender e utilizar vocabulário específico da área de Informática. 6- Listar e compreender os verbos modais e seus sentidos. 7- Identificar as categorias gramaticais. 8- Identificar os conectivos mais comuns. 9- Leitura de pesquisas afro-brasileira e indígena brasileira e americana. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Estratégias de leitura Skimming, scanning, deduction e predicting. Cognatos, falsos cognatos, palavras repetidas, sufixos e prefixos, marcas tipográficas, informação não verbal

Vocabulário específico da área de Informática

Basic statistics concepts - mode, probability, random variable, regression analysis, sampling, sampling bias, standard deviation, statistical graphics, statistical survey, time series,variance

Tempos verbais Present / Past / Future - and their auxiliaries Modal verbs

METODOLOGIA

Aulas expositivas e práticas por meio da interação professor e alunos, pares e grupos, utilizando-se de textos técnicos e atuais, data show e computador. Análise de textos e leitura CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). Avaliação de participação e desempenho individual nas atividades realizadas em sala de aula. BIBLIOGRAFIA BÁSICA BOECKNER,Keith, BROWN,P.Charles Oxford English for Computing, Oxford University Press,1994 GLENDINNING, Eric H., McEWAN, John. Basic English for Computing, Oxford Press University, 2001 MUNHOZ, Rosângela - Inglês Instrumental: Estratégias de leitura, Módulo 1. Editora Texto Novo, 2000.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR TUCK, Allene. Oxford Dictionary of Computing for Learners of English. Oxford: Oxford University Press,

1996.

http://en.wikipedia.org/wiki/Mode_(statistics)

http://en.wikipedia.org/wiki/Probability

http://en.wikipedia.org/wiki/Random_variable

http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis

http://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(statistics)

http://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_bias

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation

http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_graphics

http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_survey

http://en.wikipedia.org/wiki/Time_series

http://en.wikipedia.org/wiki/Variance

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA I CARGA HORÁRIA: 36 H/A SÉRIE: 1º SEMESTRE PROF. ANO: 2014 EMENTA: Compreensão da importância dos estudos no ensino superior. Organização dos estudos com

método científico. Introdução ao método de pesquisa quantitativo. OBJETIVO

Aprender a metodologia do trabalho científico para que o aluno possa desenvolver seu processo de aprendizado de maneira ordenada e produtiva. Assim como desenvolver a capacidade de análise e síntese de textos. Desenvolver a capacidade de organização dos seus estudos, tanto no que diz respeito à: documentação; leitura , análise e interpretação de textos; elaboração de seminários. Introdução ao desenvolvimento de projetos de pesquisa realizados a partir do tema da cultura afro-brasileira e indígena. Coleta de dados e análises quantitativas. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

- Conhecer os instrumentos de trabalho no ensino superior e sua utilização - atividades para desenvolver disciplina de estudo - Ordenação do material documental que vai sendo adquirido no decorrer dos anos de estudos - Conhecer os instrumentos de trabalho no ensino superior e sua utilização - atividades para desenvolver disciplina de estudo - Ordenação do material documental que vai sendo adquirido no decorrer dos anos de estudos - Leitura, análise e interpretação de textos - Diretrizes para elaboração e apresentação de seminários - Estratégias para a elaboração de projetos de pesquisa - introdução aos estudos quantitativos METODOLOGIA

Aulas expositivas com questões e seguidas de atividades com exercícios que permitam a compreensão dos conteúdos. Trabalhos de síntese relativos a cada parte do curso. Análise crítica dos textos selecionados para o curso. Pesquisa bibliográfica em função da carreira profissional. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). Avaliação de participação e desempenho individual nas atividades realizadas em sala de aula. BIBLIOGRAFIA BÁSICA

LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. 3a edição. São Paulo: Atlas, 1994. SEVERINO, A.J. Metodologia do trabalho científico. São Paulo: Cortez, 2006. MEDEIROS, João B. Redação científica: a prática de fichamentos, resumos, resenhas. São Paulo, Atlas,

1991. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: METODOLOGIA DA PESQUISA CIENTÍFICA II CARGA HORÁRIA: 36 H/A SÉRIE: 2º SEMESTRE PROF. ANO: 2014 EMENTA: Elaboração e apresentação de trabalhos de diferentes disciplinas, a partir das normas acadêmicas.

Estudo e identificação do uso dos métodos científicos, bem como de seu desenvolvimento nas diferentes áreas do conhecimento. Introdução à abordagem qualitativa de estudo. OBJETIVO

Compreensão, a partir de leituras específicas, da estrutura do trabalho científico. Elaboração e desenvolvimento de um trabalho científico. Diferenciação das estruturas do trabalho científico em cada uma das áreas do conhecimento. Coleta de dados e análises quantitativas. Introdução ao desenvolvimento de projetos de pesquisa realizados a partir do tema da cultura afro-brasileira e indígena. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

- Reconhecimento do uso dos diferentes instrumentos de coleta e de análise de dados; - Desenvolvimento de um projeto de pesquisa; - Desenvolvimento de seu Referencial Teórico - Coleta e organização dos dados; - Formas de tabulação e análise dos dados; - Organização do trabalho científico. METODOLOGIA

Aulas expositivas com questões e seguidas de atividades com exercícios que permitam a compreensão dos conteúdos. Trabalhos de síntese relativos a cada parte do curso. Análise crítica dos textos selecionados para o curso. Pesquisa bibliográfica em função da carreira profissional. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). Avaliação de participação e desempenho individual nas atividades realizadas em sala de aula. BIBLIOGRAFIA BÁSICA

LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. 3a edição. São Paulo: Atlas, 1994. SEVERINO, A.J. Metodologia do trabalho científico. São Paulo: Cortez, 2006. MEDEIROS, João B. Redação científica: a prática de fichamentos, resumos, resenhas. São Paulo, Atlas,


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CURSO:ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: ÁLGEBRA LINEAR I

SÉRIE: 3.º SEMESTRE

CARGA HORÁRIA: 36 H/A

PROF.

ANO: 2014

EMENTA Sistemas de equações lineares, matrizes e determinantes. Vetores.

OBJETIVO Estabelecer a intricada linha de relações entre sistemas de equações lineares, matrizes, determinantes e

vetores.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1.Sistemas de equações lineares e matrizes Introdução aos Sistemas de Equações Lineares Eliminação Gaussiana. Escalonamento Matrizes e operações matriciais Inversas; Regras da Aritmética Matricial Matrizes Elementares e um Método para encontrar A-1 Sistemas de Equações e Invertibilidade Matrizes diagonais, Triangulares e Simétricas 2.Determinantes A função Determinante Cálculo de Determinantes através da Redução por Linhas Propriedades da Função Determinante Expansão em Co-fatores; Regra de Cramer 3.Espaços Vetoriais Arbitrários Espaços Vetoriais Reais Subespaços Independência Linear Base e Dimensão Mudança de base Posto e Nulidade

METODOLOGIA Aulas expositivas e de exercícios.

CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO Prova bimestral regimental, prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais.

BIBLIOGRAFIA BÁSICA CALLIOLI, Carlos A; DOMINGUES, Higino H. & COSTA, Roberto C. F. (1990); Álgebra Linear e Aplicações.

São Paulo, Atual. LAWSON, Terry (1997); Álgebra Linear. Tradução Elza F. Gomide. São Paulo, Editora Edgard Blücher. STEINBRUCH, A.; WINTERLE, P. Álgebra Linear. São Paulo: McGraw Hill, 1987. 2a edição.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR HAZZAN, Samuel; MORETIN, Pedro A.; BUSSAB, Wilton O. (1998); Cálculo funções de várias variáveis.

São Paulo, Atual.

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CURSO: ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: ÁLGEBRA LINEAR II



PROF.

ANO: 2014

EMENTA Espaços vetorias arbitrários, espaços com produto interno, autovalores e autovetores. Transformações

lineares.

OBJETIVO Estabelecer a intricada linha de relações entre sistemas de equações lineares, matrizes, determinantes,

vetores, transfomações lineares e autovalores.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1-Transformações lineares. Funções vetoriais. Núcleo e imagem de uma transformação linear. Propriedades do núcleo e da imagem. Matriz de uma transformação linear. Transformações lineares planas. 2-Espaço com Produto Interno Produtos Internos Ângulo e Ortogonalidade em Espaços com Produto Interno Bases Ortonormais; Processo de Gram-Schmidt; Decomposição QR Melhor Aproximação; Mínimos Quadrados Matrizes Ortogonais; Mudança de Bases 3-Autovalores e Autovetores Autovalores e autovetores Diagonalização Diagonalização Ortogonal

METODOLOGIA Aulas expositivas e de exercícios.


BIBLIOGRAFIA BÁSICA CALLIOLI, Carlos A; DOMINGUES, Higino H. & COSTA, Roberto C. F. (1990); Álgebra Linear e Aplicações.

São Paulo, Atual. LAWSON, Terry (1997); Álgebra Linear. Tradução Elza F. Gomide. São Paulo, Editora Edgard Blücher. STEINBRUCH, A.; WINTERLE, P. Álgebra Linear. São Paulo: McGraw Hill, 1987. 2a edição.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR HAZZAN, Samuel; MORETIN, Pedro A.; BUSSAB, Wilton O. (1998); Cálculo funções de várias variáveis.

São Paulo, Atual.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE ESTATÍSTICA I SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Testes não-paramétricos para uma amostra e para duas amostras independentes e relacionadas. OBJETIVO

Capacitar o aluno para a aplicação de métodos não paramétricos. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Teste não paramétricos Caso de uma amostra: a prova binominal, a prova Qui-quadrado de uma amostra, a prova de Kolmogov e Smirnov de uma amostra. Caso de duas amostras relacionadas: a prova de McNemar para a significância de mudanças, a prova dos sinais, a prova de Wilcoxon. Caso de duas amostras independentes: a prova exata de Fisher, a prova Qui-quadrado para duas amostras independentes, a prova de Mediana, a prova U de Mann-Whitney, a prova de Kolmogorov-Smirnov para duas amostras. METODOLOGIA


Prova bimestral regimental, prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais. BIBLIOGRAFIA BÁSICA

CAMPOS, H. Estatística experimental não paramétrica. 1ª Edição.Piracicaba. USP, 1979. SIEGEL, Sidney. Estatística não paramétrica. São Paulo, McGraw-Hill do Brasil, 1975. VIEIRA, Sônia. Bioestatística: Tópicos e Avançados. Editora Campus. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR CAMPOS, H. (1983). Estatística Experimental Não – Paramétrica, ESALQ.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE ESTATÍSTICA II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Testes não-paramétricos para uma amostra e para duas amostras independentes e relacionadas. OBJETIVO

Capacitar o aluno para a aplicação de métodos não paramétricos. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Teste não paramétricos Testes para comparação de k amostras relacionadas: Teste Q de Cochran, Análise de variância de dois fatores de Friedman por postos, Comparações múltiplas entre grupos e condições, Comparações múltiplas entre grupos e condições com um controle. Testes para comparação de k amostras independentes: Teste Qui-quadrado para k amostras independentes, Análise de variância de um fator de Kruskal-Wallis por postos, Medidas de comparação múltipla entre tratamentos, Comparações múltiplas de tratamentos com um controle. Medidas de correlação e suas provas de significância: o coeficiente de contingência C, o coeficiente de correlação depostos de Speakman, o coeficiente de correlação por postos de Kendall. METODOLOGIA



CAMPOS, H. Estatística experimental não paramétrica. 1ª Edição.Piracicaba. USP, 1979. SIEGEL, Sidney. Estatística não paramétrica. São Paulo, McGraw-Hill do Brasil, 1975. VIEIRA, Sônia. Bioestatística: Tópicos e Avançados. Editora Campus. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

CAMPOS, H. (1983). Estatística Experimental Não – Paramétrica, ESALQ.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO DE PROBABILIDADES III SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO 2014 EMENTA

Funções de variáveis aleatórias e distribuições conjuntas. OBJETIVO


1-Funções de variáveis aleatórias. Eventos equivalentes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas 2-Variáveis aleatórias multidimensionais. Distribuição conjunta. Distribuição marginal e condicional. Distribuição Multinomial. METODOLOGIA





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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO DE PROBABILIDADES IV SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO 2014 EMENTA

Função geratriz de momentos e suas propriedades. Simulação.

OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Introdução do conceito matemático de função geratriz de momentos. Noções de simulação. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Função geratriz de momentos. Propriedades e sequências de variáveis aleatórias. Aplicações à teoria da Confiabilidade. Somas de variáveis aleatórias. Simulação de variáveis aleatórias e de modelos. METODOLOGIA


Provas semestrais regimentais (peso 2), prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA



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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO III SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

limites, derivadas, aplicações das derivadas. Integral. OBJETIVO

Tornar o aluno apto a resolver problemas que envolvam funções suas derivadas e ou integrais da mesma. O aluno deverá ser capaz de estabelecer analogias e aplicá-los nos problemas relacionados à Estatística. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Revisão Limites, Derivada definição.Função derivada, propriedades. Derivada de funções elementares. Derivada de funções compostas (Regra da Cadeia). Derivada de função inversa. Derivada de ordem superior 2. Aplicações das Derivadas Estudo de máximos e mínimos de funções. Concavidade. Pontos de inflexão. Expansão de funções em Séries de Potências (Série de Taylor). Aplicabilidade em Estatística 3. Integral Antidiferenciação. Integral Indefinida. Integral Definida. Teorema Fundamental do Cálculo METODOLOGIA

Trabalhos serão propostos com atividades intra e extra classe. Aulas teóricas e práticas. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


GUIDORIZZI, H. (2002); Um Curso de Cálculo Vol. – 1. Rio de Janeiro: LTC – Livros Técnicos e Científicos S.A. LEITHOLD, L. (1994); Cálculo com Geometria Analítica – Vol 1. São Paulo: Harbra. MORETIN, Pedro A; HAZZAN, Samuel & BUSSAB, Wilton de O (2003); Cálculo funções de uma e várias variáveis. Sâo Paulo: Saraiva. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BOULOS, Paulo (1999); Cálculo Diferencial e Intergral – Vol. 1. São Paulo: Makron Books.

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CURSO: ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: CÁLCULO IV SÉRIE: 4o SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Aplicações da Integral, Métodos de Integração e Métodos Numéricos de Integração. Cálculo da derivada para duas ou mais variáveis. Integral Dupla. OBJETIVO

Tornar o aluno apto a resolver problemas que envolvam funções suas derivadas e ou integrais da mesma. O aluno deverá ser capaz de estabelecer analogias e aplicá-los nos problemas relacionados à Estatística. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Aplicações da Integral Definida Cálculo de áreas e volumes. Aplicações Econômicas – Função Marginal e Função Total 2. Métodos de Integração Por substituição. Integração por partes. Por frações parciais 3. Estudo de duas ou mais variáveis Limites. Derivadas. Cálculo de pontos de máximo e mínimo para duas ou mais variáveis, com ou sem restrições. 4. Integral Dupla Definição e exemplos. METODOLOGIA

Trabalhos propostos como atividades intra e extraclasse. Aulas dissertativas e trabalhos em grupo. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


GUIDORIZZI, H. (2002); Um Curso de Cálculo Vol. – 1. Rio de Janeiro: LTC – Livros Técnicos e Científicos S.A. LEITHOLD, L. (1994); Cálculo com Geometria Analítica – Vol 1. São Paulo: Harbra. MORETIN, Pedro A; HAZZAN, Samuel & BUSSAB, Wilton de O (2003); Cálculo funções de uma e várias variáveis. Sâo Paulo: Saraiva. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BOULOS, Paulo (1999); Cálculo Diferencial e Intergral – Vol. 1. São Paulo: Makron Books.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA I SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Apresentar a metodologia de inferência estatística abordando os principais aspectos de estimação e teste de hipóteses. OBJETIVO

A presente disciplina tem por objetivo desenvolver a capacidade do aluno fazer estimativas e inferir a respeito das situações e problemas que forem apresentados no exercício de sua profissão como Estatístico. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA ESTATÍSTICA Introdução. População e Amostra. Problemas de inferência. Como selecionar uma amostra. Amostragem Casual Simples. Estatísticas e Parâmetros. Distribuições Amostrais. Distribuição Amostral da Média. Distribuição Amostral da Proporção. Outras Distribuições Amostrais. 2. ESTIMAÇÃO. Primeiras Idéias. Propriedades de Estimadores. Estimadores de Mínimos Quadrados. Estimadores de Máxima Verossimilhança. Intervalos de Confiança. 3. TESTES DE HIPÓTESES. Introdução. Procedimento Geral do teste de Hipóteses. Passos para construção de um teste de Hipóteses. Testes sobre a Média de uma População, com Variância conhecida. METODOLOGIA

Explanação dos conceitos e aplicação dos mesmos através de problemas colocados na sala de aula. Aplicação de conceitos usando Excel e/ou SPSS a cada 4 aulas. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


BOLFARINE, Heleno; SANDOVAL, Mônica C. Introdução à Inferência Estatística. SBM, 2a edição. 2010. BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 5.ed., São Paulo, Atual, 2002. MOOD, A. M. & GRAY, Bill F. A. Introduction to the theory of statistics. 3a edição. Tokio: McGraw-Hill, 1974. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

HOGG, Robert V.; CRAIG, Allen T. Introduction to Mathematical Statistics. 3 ed. 1970.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Apresentar a metodologia de inferência estatística abordando os principais aspectos de estimação e teste de hipóteses. Análise de variância. OBJETIVO

A presente disciplina tem por objetivo desenvolver a capacidade do aluno fazer estimativas e inferir a respeito das situações e problemas que forem apresentados no exercício de sua profissão como Estatístico. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. Teste de Hipóteses Poder de um Teste. Teste para Proporção. Nível Descritivo. Algumas Distribuições Importantes. Teste para

média de uma N (; 2), desconhecida. Testes para a Variância de uma N ( ; 2). Intervalos de confiança. 2.Análise de Aderência e Associação Testes de aderência. Homogeneidade. Independência. Teste para o coeficiente de correlação.Tabelas de Contingência. 3.Inferência para várias populações Comparação das Variâncias de Duas Populações Normais. Comparação de Duas Médias de Populações Normais. 4.Análise da Variância e da Covariância Análise de variância de um fator. Estatísticas associadas.Suposições. ANOVA com medidas repetidas. Análise de variância não-métrica. Análise da Covariância. METODOLOGIA

Explanação dos conceitos e aplicação dos mesmos através de problemas colocados na sala de aula. Aplicação de conceitos usando Excel e/ou SPSS a cada 4 aulas. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


BOLFARINE, Heleno; SANDOVAL, Mônica C. Introdução à Inferência Estatística. SBM, 2a edição. 2010. BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 5.ed., São Paulo, Atual, 2002. MOOD, A. M. & GRAY, Bill F. A. Introduction to the theory of statistics. 3a edição. Tokio: McGraw-Hill, 1974. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

HOGG, Robert V.; CRAIG, Allen T. Introduction to Mathematical Statistics. 3 ed. 1970.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ATUÁRIA I SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Matemática Financeira: Juros Simples, Juros compostos, Capitalização, Empréstimos, somatório e introdução à atuária . OBJETIVO

O aluno neste semestre deverá: verificar a aplicação, planejamento e a execução da matemática financeira no cálculo de seguros e conhecimento em somatório para execução das formulações atuariais. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.O estatístico inserido na área atuarial 2 Matemática Financeira – Definição. Juros Simples, Desconto Simples, Juros Compostos, Taxas Equivalentes, Capitalização, Sistema de Financiamentos: Price, Sac e Sacre. Análise de Investimentos: Taxa Interna de Retorno(IRR), Valor Presente Líquido(NPV). Somatório – revisão e principais propriedades. Introdução a atuária. Expressões atuariais, Rendas METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBIOGRAFIA BÁSICA

ASSAF, Alexandre Neto, Matemática Financeira, SP, Atlas. FILHO, Antônio Cordeiro. Cálculo Atuarial Aplicado: Teoria e Aplicações. Editora Atlas. VILA NOVA, Wilson, Matemática Atuarial, SP, Pioneira. BIBIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ATUÁRIA II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Atuaria, Tábua de Sobrevivência, Seguros, Rendas e provisões OBJETIVO

O aluno neste semestre deverá: calcular e planejar a execução dos cálculos de seguros. Serão apresentados os vários tipos de seguros e os devidos cálculos atuariais com base em fundamentos estatísticos. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. formulação de renda vitalícia, diferida, imediata, temporária, anual e mensal Premio Único Puro, cálculo de rendas utilizando Tábua de Sobrevivência, formulação de Seguro vitalício, diferido, imediato, temporário, anual e mensal. Tábuas de Comutações. Premio anual Puro. Prêmios com carregamentos. Reserva Matemática – Definição. Cálculos da Reserva Matemática. METODOLOGIA

Lista de exercícios constando: Análise de estudos de casos (previdência seguros de vida). Exposição de práticas teóricas, intercaladas pôr exercícios práticos utilização do laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBIOGRAFIA BÁSICA

ASSAF, Alexandre Neto, Matemática Financeira, SP, Atlas. FILHO, Antônio Cordeiro. Cálculo Atuarial Aplicado: Teoria e Aplicações. Editora Atlas. VILA NOVA, Wilson, Matemática Atuarial, SP, Pioneira. BIBIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA DOCUMENTÁRIA E DEMOGRAFIA I SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Principais fontes para obtenção de dados demográficos. Dinâmica populacional. Indicadores Estatísticos-Demográficos: fundamentos e construção. Índice de Gini e a distribuição de renda. Pirâmides etárias: conceitos e construção, usando o aplicativo Excel, da Microsoft. Identificação de erros em informações etárias. OBJETIVO

Introduzir o aluno no conhecimento dos fundamentos da Demografia, nas fontes de pesquisa de dados demográficos, na construção e interpretação dos principais indicadores demográficos, na analise e construção de pirâmides etárias e nos mecanismos estatísticos de identificação de erros em informações de idade em pesquisas. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Introdução à Demografia Definição e objetivos da disciplina. Importância da Demografia. 2.Fontes de dados e informações demográficas. 3.Elementos para análise de uma população Metodologia de estudos demográficos. Os vários enfoques em estudos demográficos: o “estático”, o “dinâmico” (análise de séries históricas) e formulação de leis que regem a dinâmica populacional. 4.Construção e interpretação dos principais indicadores demográficos. A distribuição de renda e o Índice de Gini. Pirâmides etárias 5.Metodologia, tipologia e análise de Pirâmides etárias. Construção de pirâmides etárias em Excel. Identificação de erros em informações etárias, em pesquisas demográficas. 6.Análise da evolução da composição étnica da população brasileira, com ênfase na cultura afro-brasileira e indígena. METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA SANT’ANNA Jr., Alfredo. Introdução à Demografia. São Paulo, mimeo., 2005. BOURGEOISs – pichat, Jean. A demografia, 2 ed. Amadora:Bertra, 1978. BUSSAB, W. de Oliveira& MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 4ª edição. Editora Atual. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA DOCUMENTÁRIA E DEMOGRAFIA II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014 EMENTA

Dinâmica populacional: como se modifica uma população. Fatores de migração. Projeções populacionais. Medidas de Mortalidade. Distribuições de Sobrevivência. Tábuas de Mortalidade: Fundamentos e Construção. OBJETIVO

Apresentar as principais variáveis da dinâmica populacional. Realizar projeções populacionais. Introduzir o aluno no conhecimento dos fundamentos da Demografia, tornando-o capaz de calcular probabilidades de morte e sobrevivência (tábuas de mortalidade), analisar a composição da população, por meio da leitura de gráficos e tabelas, assim como suas tendências de evolução. Apresentar os conhecimentos básicos para a construção de tábuas biométricas. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Dinâmica das populações Natalidade e mortalidade. Nupcialidade e fecundidade. Migração. 2.Estimativa e Projeção de Populações Interpolação e projeção linear. Interpolação e projeção geométrica. Modelagem exponencial. Problemas das projeções exponenciais. 3.ábuas de Mortalidade Valores da Tábua. Probabilidades de Sobrevivência e Mortalidade. Construção de Tábuas de mortalidade. METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA SANT’ANNA Jr., Alfredo. Introdução à Demografia. São Paulo, mimeo., 2005.

BOURGEOISs – pichat, Jean. A demografia, 2 ed. Amadora:Bertra, 1978. BUSSAB, W. de Oliveira& MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 4ª edição. Editora Atual. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO NUMÉRICO I SÉRIE: 3º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Programando o R. Erros. Zeros de Funções Reais.

OBJETIVO

Apresentar o Cálculo e a Álgebra do ponto de vista computacional manual e /ou automático. Praticar técnicas destinadas a compensar as restrições das representações numéricas. Contrabalançar argumentação conceitual com questões de performance de implementação das técnicas em algum meio. Ensinar a utilizar e programar software de computação numérica e visualização gráfica.


1 – Programando o R Apresentação do R como software base para o desenvolvimento de algoritmos, comandos computacionais básicos, problemas computacionais básicos 2 - Erros Fontes de erros.Erro de representação numérica.Representação de Números.

3–Zeros de funções reais Estudo preliminar da função e isolamento de raízes. Métodos iterativos. Critério de parada. Bisseção. Problemas de ponto fixo. Newton-Raphson.

METODOLOGIA


Exercício de programação, entrevista sobre os algoritmos utilizados. BIBLIOGRAFIA BÁSICA

MORAES, Claudio Dalcídio. Cálculo Numérico Computacional: teoria e prática. RUGGIERO, Marcia A . Gomes ; LOPES, V. L.da Rocha Cálculo numérico: aspectos teóricos e Computacionais. 2a ed. Rio de Janeiro. Makron Books, 1996. LEON, Steven. Álgebra linear com aplicações. 4a edição . Rio de Janeiro , Livros Técnicos e Científicos. 1999.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

JUSTINIANO, Paulo Ribeiro Júnior Curso R. 2005

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CÁLCULO NUMÉRICO II SÉRIE: 4º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. ANO: 2014

EMENTA

Erros. Resolução de Sistemas Lineares. Interpolação. Integração Numérica. Zeros de Funções Reais. Programando o Matlab.

OBJETIVO

Apresentar o Cálculo e a Álgebra do ponto de vista computacional manual e /ou automático. Praticar técnicas destinadas a compensar as restrições das representações numéricas. Contrabalançar argumentação conceitual com questões de performance de implementação das técnicas em algum meio. Ensinar a utilizar e programar software de computação numérica e visualização gráfica do “estado da arte”.


1 - INTEGRAÇÃO NUMÉRICA Fórmulas de Newton e Cotes. Trapézios. Simpsom. Estimativas de erros. Quadratura Gaussiana. 2 - ZEROS DE FUNÇÕES REAIS Estudo preliminar da função e isolamento de raízes. Métodos iterativos. Critério de parada. Bisseção. Problemas de ponto fixo. Newton-Raphson. 3 – Método da interpolação linear e da interpolação quadrática. Método da dicotomia. Método da regressão linear 4 - PROGRAMANDO O MATLAB Conhecendo o ambiente. Variáveis. Tipos de dados. Gráficos. Linguagem e programas. Análise numérica. Matemática Simbólica

METODOLOGIA



MORAES, Claudio Dalcídio. Cálculo Numérico Computacional: teoria e prática. RUGGIERO, Marcia A . Gomes ; LOPES, V. L.da Rocha Cálculo numérico: aspectos teóricos e Computacionais. 2a ed. Rio de Janeiro. Makron Books, 1996. LEON, Steven. Álgebra linear com aplicações. 4a edição . Rio de Janeiro , Livros Técnicos e Científicos. 1999.


JUSTINIANO, Paulo Ribeiro Júnior Curso R. 2005

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE MULTIVARIADA I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CÉSAR LIMA ANO: 2014

EMENTA

Estatísticas Multivariadas. Análise de agrupamentos. Análise fatorial. OBJETIVO

Apresentar os conceitos e os métodos de análise multivariada e sua importância na análise de dados psicológicos, sociológicos e comportamentais. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Obtenção de Estatísticas Básicas Multivariadas Vetor Média. Matriz de Variâncias e Covariâncias. Matriz de Correlação 2.Análise de dados Avaliação gráfica. Dados perdidos. Dados discrepantes. Avaliação das suposições 3.Análise de Agrupamentos Introdução. Objetivos, projeto de pesquisa, suposições, determinação e suposições em análise de agrupamentos. Determinação de agrupamentos, avaliação e interpretação. 4.Análise Fatorial Objetivos. Noção do significado geométrico da Análise Fatorial. Suposições. Métodos de estimação - determinação dos fatores e qualidade do ajuste. Rotação dos fatores e Escores Fatoriais. Interpretação e validação. Aplicações e aspectos computacionais METODOLOGIA

Aulas expositivas, exercícios teóricos e práticos em sala de aula, estudo de casos e exercícios aplicados a serem elaborados no laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


HAIR, J.F. , ANDERSON, R.E., TATHAN, R. L., BLACK, W.C., 1995, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, New Jersey. JOHNSON, R.A., WICHERN, D.W., 1992, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, New Jersey. FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; SILVA, F. L. da; CHAN, B. L. Análise de Dados: Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. Editora Campus. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE MULTIVARIADA II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CÉSAR LIMA ANO: 2014

EMENTA

Regressão logística e análise discriminante OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Capacitar o aluno na identificação das circunstâncias em que se deve utilizar, e também saber aplicar a análise discriminante e a regressão logística. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Regressão logística Objetivos. Interpretação dos coeficientes. Avaliação da adequação do ajuste do modelo estimado. Teste da significância dos coeficientes. 2. Análise Discriminante Objetivos. Suposições. Estimação. Interpretação. Validação. Aplicações e aspectos computacionais METODOLOGIA



HAIR, J.F. , ANDERSON, R.E., TATHAN, R. L., BLACK, W.C., 1995, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, New Jersey. JOHNSON, R.A., WICHERN, D.W., 1992, Applied Multivariate Statistical Analysis, Prentice Hall, New Jersey. FÁVERO, L. P.; BELFIORE, P.; SILVA, F. L. da; CHAN, B. L. Análise de Dados: Modelagem Multivariada para Tomada de Decisões. Editora Campus. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: CÁLCULO V



PROF. AKIRA A. de M. GALVÃO UEMATSU ANO: 2014

EMENTA Funções integráveis, função dada por integral, extensões do conceito de integral, aplicações à estatistica.

OBJETIVO Tornar o aluno apto a compreender o uso das ferramentas do Cálculo Integral na área da estatística.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1. Funções Integráveis 2. Função dada por Integral Cálculo de integral de função limitada e descontínua num número finito de pontos. Função dada pela integral.

Teorema do valor médio para integral. Teorema fundamental do cálculo. Existência de primitivas. Função

dada pela integral: continuidade e diferenciabilidade. 3. Extensões do conceito de Integral Integrais impróprias. Função dada por uma integral imprópria. Convergência e divergência de integrais

impróprias: método da comparação. 4. Aplicações à Estatística Função de densidade de probabilidade. Probabilidade de variável aleatória contínua. Função de distribuição.

Valor esperado e variância da variável aleatória. Distribuição normal. Função de variável aleatória. Função

gama. Outras distribuições importantes.

METODOLOGIA Aulas expositivas e atividades individuais.


BIBLIOGRAFIA BÁSICA LEITHOLD, Louis. (1994); Cálculo com Geometria Analítica Vol. 2. São Paulo: Harbra. MORETIN, Pedro A; HAZZAN, Samuel & BUSSAB, Wilton de O (2003); Cálculo funções de uma e várias

variáveis. Sâo Paulo: Saraiva. GUIDORIZZI, H. (2001); Um Curso de Cálculo Vol. 2, 5a. edição. Rio de Janeiro: LTC – Livros Técnicos e

Científicos S.A.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR BOULOS, Paulo; ABUD, Zara (2000); Cálculo Diferencial e Intergral – Vol. 2. São Paulo: Makron Books.

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CURSO: ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: CÁLCULO VI

SÉRIE: 6º SEMESTRE


PROF. AKIRA A. de M. GALVÃO UEMATSU ANO: 2014

EMENTA Equação Diferenciais de Ordem Superior.

OBJETIVO Tornar o aluno apto a resolver problemas que envolvam equações diferenciais de ordem superior e cálculo

numérico. O aluno deverá ser capaz de estabelecer analogias e aplicá-los nos problemas relacionados à

Estatística.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1. Seqüências Conceitos Preliminares, Seqüências Convergentes. 2. Séries Numéricas Fundamentos Gerais; Séries de Termos Positivos; Séries Alternadas; Estimativa de Erro; O Teste da Razão. 3. Séries de Potências: Introdução. Intervalo de Convergência. Derivação e Integração. Polinômio de Taylor. Série Binomial 4. Equações Diferenciais de Primeira Ordem Motivação. Métodos Elementares. Redução da Ordem. Existência e Unicidade de Solução. 5. Equações Diferenciais de Ordem Superior Fundamentos Gerais. Métodos de Resolução. Aplicações.

METODOLOGIA Aulas expositivas, atividades em grupo e individuais. Trabalhos serão propostos com atividades intra e

extraclasse.


BIBLIOGRAFIA BÁSICA LEITHOLD, Louis. (1994); Cálculo com Geometria Analítica Vol. 2. São Paulo: Harbra. MORETIN, Pedro A; HAZZAN, Samuel & BUSSAB, Wilton de O (2003); Cálculo funções de uma e várias

variáveis. Sâo Paulo: Saraiva. GUIDORIZZI, H. (2002); Um Curso de Cálculo Vol. 3. Rio de Janeiro: LTC – Livros Técnicos e Científicos S.A.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR BOULOS, Paulo; ABUD, Zara (2000); Cálculo Diferencial e Intergral – Vol. 2. São Paulo: Makron Books.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ECONOMETRIA I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO: 2014 EMENTA

Análise de regressão de equação única, estimativa de intervalo e teste de hipótese, extensões do modelo, análise de regressão múltipla. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

O objetivo visa uma introdução elementar porém abrangente à econometria. Destaque para o uso da lógica matemática e das probabilidades estatísticas na economia. Os objetivos são: efetuar medidas de variáveis e de agregados econômicos, estimação de parâmetros pertencentes às relações da teoria econômica, formulação e teste de hipóteses a respeito do comportamento da realidade. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Modelos de regressão de equação única A natureza da análise de regressão. Regressão versus causação. Regressão versus correlação. Análise de regressão de duas variáveis. Linearidade nas variáveis e nos parâmetros. O termo de perturbação estocástica. Função de regressão amostral. O problema da estimativa. O método dos mínimos quadrados ordinários. O modelo clássico de regressão linear. Erros-padrão das estimativas por mínimos quadrados. Propriedades dos estimadores de mínimos quadrados. Coeficiente de determinação 2. A hipótese da normalidade A distribuição de probabilidade das perturbações. Hipótese da normalidade. Propriedades dos estimadores de MQO. Método da máxima verossimilhança. Regressão de duas variáveis: estimativa de intervalo e teste de hipótese. Análise de regressão e análise de variância. Previsão da média e previsão individual 3. Análise de regressão múltipla Modelo de três variáveis. Coeficientes de regressão parcial. Estimativa dos coeficientes de regressão parcial. Coeficiente múltipo de determinação 4. Análise de regressão múltipla: inferência Teste de hipótese sobre coeficientes individuais de regressão parcial. Teste da significância global da regressão da amostra. Previsão com regressão múltipla METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA GUJARATI, Damodar N. Econometria Básica. São Paulo: Makron Books.

HILL, R. Carter; Griffiths, William E.; Judge, George G. Econometria São Paulo: Saraiva. MATOS, Orlando Carneiro de. Econometria Básica: Teoria e Aplicações. 3a edição. São Paulo. Atlas. 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 5.ed., São Paulo, Atual, 2002.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ECONOMETRIA II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO: 2014

EMENTA

Análise de regressão: problemas de multicolinearidade, micronumerosidade, heterocedasticidade, autocorrelação. Regressão sobre variáveis dummies. OBJETIVO

O objetivo é avaliar as transgressões das suposições da teoria clássica da regressão linear CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Abordagem matricial para o modelo de regressão linear 2.Multicolinearidade, Heterocedasticidade e autocorrelação Estimativa na presença de multicolinearidade perfeita. Conseqüências práticas da multicolinearidade. Método dos mínimos quadrados generalizados. Presença de autocorrelação e medidas corretivas 3. Regressão sobre variáveis dummies Regressão sobre variável quantitativa e uma variável qualitativa com duas classes ou categorias. Idem para variável com mais de duas classes. Regressão sobre variável quantitativa e duas variáveis qualitativas. Teste da estabilidade estrutural dos modelos de regressão 4. Modelos Econométricos Dinâmicos: modelos auto-regressivo e defasagem distribuída. O papel do “tempo” ou “defasagem” na economia. As razões da defasagens. Estimação de modelos de defasagem distribuída. METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA GUJARATI, Damodar N. Econometria Básica. São Paulo: Makron Books.

HILL, R. Carter; Griffiths, William E.; Judge, George G. Econometria São Paulo: Saraiva. MATOS, Orlando Carneiro de. Econometria Básica: Teoria e Aplicações. 3a edição. São Paulo. Atlas. 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. 5.ed., São Paulo, Atual, 2002.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. AKIRA A. de M. GALVÃO UEMATSU ANO: 2014

EMENTA

Processo Estocástico. Processo de Markov. Cadeias de Markov. Passeio Aleatório. OBJETIVO

Dar noções a respeito de processos estocásticos e apresentar o processo de Markov em tempo discreto e suas aplicações. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Processos Estocásticos. Processos de Markov. Cadeias de Markov em tempo discreto. Tratamento Matricial. Vetores de probabilidades e matrizes estocásticas. Pontos fixos e matrizes estocásticas regulares. Distribuição estacionária de uma cadeia de Markov regular. Classificação de estados de uma cadeia de Markov. Tempos médios de primeira passagem. METODOLOGIA



ALENCAR, Marcelo Sampaio de. Probabilidade e Processos Estocásticos. Editora Érica. CLARKE, A.B. & DISNEY, R.L. Probabilidade e Processos Estocásticos. Rio de Janeiro, LTC, 1979. ROSS, Sheldon. Probabilidade: Um curso moderno com Aplicações. 8a edição. Editora Bookman.


FELLER, Willian. Introdução à teoria das probabilidades e suas aplicações / William Feller, tradução: Flávio Wagner Rodrigues São Paulo: Edgard Blücher, 1976. 2 v.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. AKIRA A. de M. GALVÃO UEMATSU ANO: 2014

EMENTA

Processo Estocástico. Processo de Markov. Cadeias de Markov. Passeio Aleatório. OBJETIVO

Dar noções a respeito de processos estocásticos e apresentar o processo de Markov em tempo discreto e suas aplicações. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Processo estocásticos em tempo contínuo: cadeia de markov em tempo contínuo. Processo de Poisson. Teoria das Filas: estrutura básica de um modelo de fila, distribuição exponencial, perda de memória, processos de nascimento e morte, distribuição de Poisson truncada, modelo de fila de Poisson generalizado. METODOLOGIA


Prova bimestral regimental, prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais. BIBLIOGRAFIA BÁSICA ALENCAR, Marcelo Sampaio de. Probabilidade e Processos Estocásticos. Editora Érica. CLARKE, A.B. & DISNEY, R.L. Probabilidade e Processos Estocásticos. Rio de Janeiro, LTC, 1979. ROSS, Sheldon. Probabilidade: Um curso moderno com Aplicações. 8a edição. Editora Bookman.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR FELLER, Willian. Introdução à teoria das probabilidades e suas aplicações / William Feller, tradução: Flávio

Wagner Rodrigues São Paulo: Edgard Blücher, 1976.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: TECNOLOGIA DE AMOSTRAGEM I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. BRUNA DE CASTRO DIAS BICALHO ANO: 2014

EMENTA

Noções de amostragem, planos amostrais, cálculo de tamanho de amostras, formas de obtenção dos estimadores média, totais, razão e proporção e os respectivos erros amostrais. OBJETIVO

Introduzir os diversos planos amostrais, as suas vantagens e desvantagens. Apresentar as formas de cálculos dos principais estimadores e suas variâncias. Noções práticas de realização de sorteios e cálculos em amostras para diversos planos amostrais CONTEÚDO PROGRAMÁTICO.

1. INTRODUÇÃO. Conceito de População e de Amostra. Parâmetros: Conceito, Estimação e Propriedades. Planos Amostrais: Amostragem Probabilística e Não-Probabilística. 2. AMOSTRAGEM CAUSAL SIMPLES. Definição. Seleção da Amostra. Estimação de Parâmetros: Média Populacional, Total Populacional, Proporção. Formas de Dimensionamento. 3. AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA. Definição e Vantagens. Estimação de Parâmetros: Média e Total Populacional, Proporção e Variância da Média. Formas de Dimensionamento e Partilha. METODOLOGIA



COCHRAN, Willian G. /Técnicas de Amostragem./ Fundo de Cultura. NASCIMENTO, Walter Augusto do. Amostragem de Conglomerados. 1a edição. Rio de Janeiro: IBGE, 1981. ADLER, MAX KURT. A moderna pesquisa de mercado. Pioneira, 1975. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR


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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: TECNOLOGIA DE AMOSTRAGEM II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. BRUNA DE CASTRO DIAS BICALHO ANO: 2014 EMENTA

Noções de amostragem, planos amostrais, cálculo de tamanho de amostras, formas de obtenção dos estimadores média, totais, razão e proporção e os respectivos erros amostrais. OBJETIVO

Introduzir os diversos planos amostrais, as suas vantagens e desvantagens. Apresentar as formas de cálculos dos principais estimadores e suas variâncias. Noções práticas de realização de sorteios e cálculos em amostras para diversos planos amostrais CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1. AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS. Definição e Vantagens. Estimação de Parâmetros: Média e Total Populacional, Proporção e Variância. Dimensionamento. 2. AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA. Definição e Vantagens. Métodos de Seleção. Estimação de Parâmetros: Média, Variância e Coeficiente de Correlação Intra-Amostras. Relação entre a Amostragem Sistemática, Estratificada e por Conglomerados. METODOLOGIA



COCHRAN, Willian G. /Técnicas de Amostragem./ Fundo de Cultura. NASCIMENTO, Walter Augusto do. Amostragem de Conglomerados. 1a edição. Rio de Janeiro: IBGE, 1981. ADLER, MAX KURT. A moderna pesquisa de mercado. Pioneira, 1975 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR


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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIAWA ANO: 2014

EMENTA

Apresentar os objetivos de controle e avaliação da qualidade através da metodologia de inspeção por amostragem e controle estatístico de processo. OBJETIVO

Introduzir ao aluno conceitos e técnicas modernas de Controle Estatístico de Qualidade focando problemas pertinentes no exercício profissional de Estatístico. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO.

1. INTRODUÇÃO Histórico. Gestão e Estatística; 2. INSPEÇÃO POR AMOSTRAGEM Amostragem por Atributos e por Variáveis. Planos de Amostragem: Simples, Dupla, Múltipla e Seqüencial. Tipos de Inspeção. Riscos e Parâmetros da Amostragem. 3. CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSO (CEP) Introdução. Controle do Processo. Causas da Variação. Gráficos de Controle. Objetivos. Tipos de Gráficos de Controle. Elementos do Gráfico de Controle. Construção do Gráfico de Controle. 4. GRÁFICOS DE CONTROLE PARA VARIÁVEIS

Gráficos da Média e Amplitude ( X e R). Gráficos da Média e Desvio-Padrão ( X e S). Gráficos do Valor Individual e Amplitude Móvel (X e Rm). METODOLOGIA

Explanação dos conceitos e aplicação dos mesmos através de problemas colocados na sala de aula. Aplicação de conceitos usando Excel e/ou SPSS. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA JURAN, J. M., GRYNA, Frank M. Controle da Qualidade: Métodos Estatísticos Clássicos. 1a edição. São

Paulo: Makron Books, 1993. LOURENÇO FILHO, R. de C. B.. Controle Estatístico da Qualidade. 2.ed., Rio de Janeiro, LTC Editora,

1981. MONTGOMERY, Douglas C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. Editora LTC. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR PALMER, Colin. Controle total da qualidade. São Paulo : Edgard Blücher, 1974

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO: 2014

EMENTA

Apresentar os objetivos de controle e avaliação da qualidade através da metodologia de inspeção por amostragem e controle estatístico de processo. OBJETIVO

Introduzir ao aluno conceitos e técnicas modernas de Controle Estatístico de Qualidade focando problemas pertinentes no exercício profissional de Estatístico. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO.

1. GRÁFICOS DE CONTROLE PARA ATRIBUTOS Introdução.Gráfico de Controle de Np. Construção do Gráfico de Controle de Np. Análise de Desempenho do Gráfico de Controle de Np. Determinação dos Parâmetros do Gráfico de Controle np com Base nos Valores

Especificados para α e . Gráfico de Controle de p. Gráfico de Controle de c, para o Número de Não-conformidades na Amostra. Gráfico de Controle de u, para o Número de Não-conformidades por Unidade de

Inspeção; 2. ANÁLISE DE CAPACIDADE DO PROCESSO. Limites Naturais, de Especificação e de Controle. Índices de Capacidade do Processo; METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA JURAN, J. M., GRYNA, Frank M. Controle da Qualidade: Métodos Estatísticos Clássicos. 1a edição. São

Paulo: Makron Books, 1993. LOURENÇO FILHO, R. de C. B.. Controle Estatístico da Qualidade. 2.ed., Rio de Janeiro, LTC Editora,

1981. MONTGOMERY, Douglas C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. Editora LTC. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR PALMER, Colin. Controle total da qualidade. São Paulo : Edgard Blücher, 1974

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PESQUISA OPERACIONAL I SÉRIE: 5º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. PAULO CESAR FERREIRA LIMA ANO 2014 EMENTA

Apresentar a metodologia da pesquisa operacional e sua utilização como uma ferramenta para auxiliar a tomada de decisão. Para isso é realizada uma revisão dos conceitos básicos de álgebra linear, em seguida, é definida a programação linear, o algoritmo simplex como uma ferramenta para a resolução de problemas de programação linear. OBJETIVO

Apresentar métodos para a modelagem e análise de problemas. CONTEÚDO PROGRAMATICO

1. Introdução à Programação Linear Definição. Exemplos. Modelos e forma-padrão. Solução gráfica 2. O algoritmo Simplex Introdução. Fundamentação teórica do simplex. Utilização do algoritmo simplex para a resolução de problemas de programação linear 3. Dualidade. Introdução. Formulação do dual. Teoremas básicos. Algoritmos. Interpretação econômica do dual 4. Análise de Pós-Otimização Introdução. Introdução de novas variáveis. Introdução de novas restrições METODOLOGIA



LACHTERMACHER, G.; Pesquisa Operacional na Tomada de Decisões, Ed. Campus, 2003 WINSTON, W. L.. Operations Research. 3a Edição. California: Duxbury Press. EHRLICH, Pierre, Jacques. Pesquisa Operacional: Um Curso Introdutório. 4a edição, 1982. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PESQUISA OPERACIONAL II SÉRIE: 6º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. PAULO CESAR FERREIRA LIMA ANO 2014

EMENTA

Apresentar a metodologia da pesquisa operacional e sua utilização como uma ferramenta para auxiliar a tomada de decisão. Para isso é realizada uma revisão dos conceitos básicos de álgebra linear, em seguida, é definida a programação linear, o algoritmo simplex como uma ferramenta para a resolução de problemas de programação linear. Também estudaremos programação inteira e uma introdução à programação não-linear. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Apresentar métodos para a modelagem e análise de problemas. CONTEÚDO PROGRAMATICO

1. Introdução à Programação Inteira. Introdução. Formulação de problemas. Métodos para resolução de problemas de programação inteira puros e mistos. Introdução à Programação Não-Linear (NLP). Introdução Funções côncavas e convexas. Resolução de NLP com uma variável. Maximização e minimização de funções com muitas variáveis sem restrições. Maximização e minimização de funções com muitas variáveis com restrições. Pacotes computacionais: LIDO, LINGO, GAMS e Excel. METODOLOGIA



LACHTERMACHER, G.; Pesquisa Operacional na Tomada de Decisões, Ed. Campus, 2003 WINSTON, W. L.. Operations Research. 3a Edição. California: Duxbury Press. EHRLICH, Pierre, Jacques. Pesquisa Operacional: Um Curso Introdutório. 4a edição, 1982. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA APLICADA À PESQUISA DE MERCADO I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CESAR LIMA ANO: 2014 EMENTA

Análise de dados, técnicas univariadas e multivariadas utilizadas na pesquisa. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Pesquisa de mercado faz parte do conceito mais geral de pesquisa de marketing. De forma teórica e prática o aluno irá trabalhar com a pesquisa para entender a sua natureza, objetivos e seu papel na concepção e implementação de programas de marketing bem sucedidos. As técnicas multivariadas podem ser utilizadas na empresa e nas pesquisas de marketing. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Pesquisa de Marketing. Introdução. Definição do problema de pesquisa. Tipos de pesquisa. Elaboração de questionários. Amostragem. Trabalho de Campo. Preparação dos dados. Preparação e apresentação de um relatório. Pesquisa Internacional. A ética na Pesquisa de Marketing. 2.Análise Multivariada de Variância. METODOLOGIA



MALHOTRA, Naresh K. Pesquisa de Marketing, Uma orientação aplicada. Porto Alegre: Bookman. McDANIEL, Carl D.; GATES, Roger. Pesquisa de Marketing. 1a edição. São Paulo. Ed. Thomson, 2003. ADLER, Max Kurt. A moderna Pesquisa de Mercado. 3a edição. Ed. Pioneira, 1975. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

KOTLER, Philip Administração de marketing: análise, planejamento, implementação e controle / 4 ed. São Paulo: Atlas, 1996.

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CURSO: ESTATÍSTICA

DISCIPLINA: ESTATÍSTICA APLICADA À PESQUISA DE MERCADO II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CESAR LIMA ANO: 2014

EMENTA

Fases iniciais, planejamento, coleta, preparação e análise de dados, apresentação de um relatório, comunicação, dimensões internacionais e éticas da pesquisa. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Conscientização e conhecimento das etapas da pesquisa de mercado e de marketing. Pesquisa de mercado faz parte do conceito mais geral de pesquisa de marketing. De forma teórica e prática o aluno irá trabalhar com a pesquisa para entender a sua natureza, objetivos e seu papel na concepção e implementação de programas de marketing bem sucedidos. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Análise de correspondência Correlação Canônica Escalonamento multidimensional Análise conjunta METODOLOGIA



MALHOTRA, Naresh K. Pesquisa de Marketing, Uma orientação aplicada. Porto Alegre: Bookman. McDANIEL, Carl D.; GATES, Roger. Pesquisa de Marketing. 1a edição. São Paulo. Ed. Thomson, 2003. ADLER, Max Kurt. A moderna Pesquisa de Mercado. 3a edição. Ed. Pioneira, 1975. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

KOTLER, Philip Administração de marketing: análise, planejamento, implementação e controle / 4 ed. São Paulo: Atlas, 1996.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA E CONFIABILIDADE I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. PAULO CESAR FERREIRA LIMA ANO: 2014 EMENTA

A análise de dados de sobrevivência é apresentada pelos conceitos básicos, técnicas não-paramétricas e os principais modelos probabilísticos e de regressão. A ênfase maior está na aplicação dos conceitos e na exemplificação de casos práticos. OBJETIVO

Apresentar a teoria e os modelos utilizados na análise de sobrevivência. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1. Conceitos Básicos e Exemplos 2. Técnicas Não-Paramétricas 3. Modelos Probabilísticos 4. Modelos de Regressão Paramétricos 5. Modelo de Regressão de Cox 6. Extensões do Modelo de Cox 7. Modelo Aditivo de Aalen 8. Censura Intervalar e Dados Grupados 9. Análise de Sobrevivência Multivariada METODOLOGIA



COLOSIMO, ENRICO ANTÔNIO, GIOLO, SUELY RUIZ Análise de Sobrevivência Aplicada. Editora Blucher 2006. FOGLIATTO, Flávio Sanson. RIBEIRO, José L. D. Confiabilidade e manutenção industrial. Rio de Janeiro: Campus, 2009. MEYER, Paul L. Probabilidade: Aplicações a Estatística. 2a edição. Rio de Janeiro: LTC, 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA E CONFIABILIDADE II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. PAULO CESAR FERREIRA LIMA ANO: 2014 EMENTA

A análise de dados categorizados é realizada com modelos estatísticos específicos, metodologia adequada para as inferências e com ênfase nos resultados práticos. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Aprsentar a teoria e os métodos par se analisar dados categorizados CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1- Confiabilidade, disponibilidade e mantenabilidade 2- MTBF e a fórmula exponencial da confiabilidade 3- Predição, a força da Confiabilidade - Determinação do MTBF baseado nos componentes 4- Associação parale la , uma forma de redundância 5- Limites de confiança aplicados ao MTBF 6- Limites de confiança aplicados à confiabilidade 7- MTBF e confiabilidade quando não ocorrem falhas 8- Ensaios da confiabilidade - duração de testes e tamanho de amostras 9- Introdução à distribuição de Weibull 10- Determinação dos parâmetros e confiabilidade Weibull através do papel de probabilidade Weibull METODOLOGIA



COLOSIMO, ENRICO ANTÔNIO, GIOLO, SUELY RUIZ Análise de Sobrevivência Aplicada. Editora Blucher 2006. FOGLIATTO, Flávio Sanson. RIBEIRO, José L. D. Confiabilidade e manutenção industrial. Rio de Janeiro: Campus, 2009. MEYER, Paul L. Probabilidade: Aplicações a Estatística. 2a edição. Rio de Janeiro: LTC, 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PLANEJAMENTO E PESQUISA I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO 2014

EMENTA

Introduzir os conceitos de Planejamento de Experimentos e apresentar planejamentos com um único fator e planejamentos em Blocos e apresentar os respectivos modelos de Análise de Variância. OBJETIVOS DA DISCIPLINA

Apresentar métodos para o planejamento e análise de experimentos. CONTEÚDO PROGRAMATICO

1.Introdução. Modelos Lineares. Equações normais e teoria da distribuição de modelos lineares. Inferência estatística para modelos de regressão múltipla. 2.Experimentos completamente casualizados. Experimentos em blocos casualizados. Análise de variância. Comparação de médias. Comparações múltiplas METODOLOGIA

Aulas expositivas, exercícios teóricos e práticos em sala de aula e exercícios aplicados a serem elaborados no laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO

Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1).

BIBLIOGRAFIA BÁSICA

WEBER, Donald C.; SKILLINGS, John H. A first course in the design of experiments: a linear models approach. CRC Press, 2000. VIEIRA, Sonia; HOFFMANN, Rodolfo. Estatística Experimental. 1a edição. São Paulo. Atlas. 1989. GOMES, F. P.. Estatística Experimental. 12ª Edição, Editora Nobel,1987. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

COCHRAN, Willian G. /Técnicas de Amostragem./ Fundo de Cultura.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: PLANEJAMENTO E PESQUISA II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO 2014 EMENTA

Introduzir os conceitos de planejamento de experimentos e a definição de modelo linear. Experimentos em blocos incompletos. Experimentos em quadrados latinos e fatoriais OBJETIVO

Apresentar métodos para o planejamento e análise de experimentos à luz dos modelos lineares. CONTEÚDO PROGRAMATICO

Experimentos em blocos incompletos. Experimentos em quadrados latinos. Experimentos fatoriais com dois fatores. Experimentos com três ou mais fatores. Análise de covariância. Modelo hierárquico. METODOLOGIA

Aulas expositivas, exercícios teóricos e práticos em sala de aula e exercícios aplicados a serem elaborados no laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


WEBER, Donald C.; SKILLINGS, John H. A first course in the design of experiments: a linear models approach. CRC Press, 2000. VIEIRA, Sonia; HOFFMANN, Rodolfo. Estatística Experimental. 1a edição. São Paulo. Atlas. 1989. GOMES, F. P.. Estatística Experimental. 12ª Edição, Editora Nobel,1987. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

COCHRAN, Willian G. /Técnicas de Amostragem./ Fundo de Cultura.

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: SÉRIES TEMPORAIS I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO: 2014

EMENTA

Apresentar de modo sistemático os importantes procedimentos na análise de séries temporais univariadas, tais como estacionariedade, tendências, sazonalidade e correlação serial. OBJETIVO

Levar ao conhecimento dos alunos os conceitos introdutórios metodológicos, técnicos e aplicados da análise de séries temporais, visando a aplicação na sua profissão. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Introdução. Objetivos. Considerações gerais. Notação. Exemplos. Processos estocásticos. Processos estacionários. Estacionário estrito. Estacionário fraco. Processos não-estacionários. Processos estocásticos. 2.Função de auto-covariância. Definição. Propriedades. Processos lineares estacionários. Auto-regressivos. Médias móveis. Auto-regressivos e médias móveis. Exemplos. Aplicações e aspectos computacionais METODOLOGIA

Aulas expositivas, exercícios em sala de aula, estudo de casos e exercícios a serem elaborados no laboratório de informática. CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO


MORETTIN, Pedro A.; TOLOI, Clélia Maria de C. Análise de Séries Temporais. Projeto Fisher. Editora Edgard Blucher. MORETTIN, Pedro A. Econometria Financeira. Editora Edgar Blucher, 2008. GUJARATI, Damodar N., Econometria Básica, 3a. ed., São Paulo, Makron Books, 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

MORETTIN, Pedro A. Previsão de Séries Temporais. 2a edição. São Paulo: Atual, 1987

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: SÉRIES TEMPORAIS II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO: 2014 EMENTA

Apresentar de modo sistemático os importantes procedimentos da modelagem de séries temporais utilizando modelos ARIMA. Também, apresentar os modelos ARCH/GARCH e suas extensões para aplicação na área financeira. OBJETIVO

Levar ao conhecimento dos alunos os conceitos metodológicos, técnicos e aplicados da modelagem de séries temporais, visando a aplicação na sua profissão. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1.Modelos ARIMA Introdução. Modelo geral. Etapas de modelagem. Identificação. Procedimento de identificação : etapas. Formas alternativas de identificação : critério AIC e critério BIC 2.Estimação Modelos auto-regressivos. Modelos de médias móveis. Modelos mistos. Variância dos estimadores. 3.Diagnóstico Teste de auto-correlação residual. Teste de Box-Pierce-Ljung. Previsão com modelos ARIMA. Modelos sazonais. Aplicações e aspectos computacionais. Raízes unitárias. Introdução. Teste de Dickey-Fuller e extensões. Modelos ARCH/GARCH e extensões. Introdução. Retornos. Identificação. Estimação. Diagnóstico METODOLOGIA



MORETTIN, Pedro A.; TOLOI, Clélia Maria de C. Análise de Séries Temporais. Projeto Fisher. Editora Edgard Blucher. MORETTIN, Pedro A. Econometria Financeira. Editora Edgar Blucher, 2008. GUJARATI, Damodar N., Econometria Básica, 3a. ed., São Paulo, Makron Books, 2000. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

MORETTIN, Pedro A. Previsão de Séries Temporais. 2a edição. São Paulo: Atual, 1987

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE DE DADOS CATEGORIZADOS I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CÉSAR F. LIMA ANO 2014

EMENTA

A análise de dados categorizados é realizada com modelos estatísticos específicos, metodologia adequada para as inferências e com ênfase nos resultados práticos.

OBJETIVO

Apresentar a teoria e os métodos par se analisar dados categorizados

CONTEÚDO PROGRAMATICO

1-Introdução e Modelação Probabilística 2- Modelação Estrutural 3- Modelos estruturais lineares 4- Modelos log-lineares para tabelas sem variáveis explicativas 5- Modelos log-lineares para tabelas com variáveis explicativas 6- Modelos funcionais lineares 7- Análise inferencial

METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1). BIBLIOGRAFIA BÁSICA PAULINO, CARLOS DANIEL, SINGER, JULIO DA MOTTA,.Análise de Dados Categorizados. Editora Blucher.


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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: ANÁLISE DE DADOS CATEGORIZADOS II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 72 H/A PROF. PAULO CÉSAR F. LIMA ANO 2014

EMENTA

A análise de dados categorizados é realizada com modelos estatísticos específicos, metodologia adequada para as inferências e com ênfase nos resultados práticos.

OBJETIVO

Apresentar a teoria e os métodos par se analisar dados categorizados

CONTEÚDO PROGRAMATICO

1. A metodologia de máxima verosimilhança 2. Análise de modelos lineares 3. Análise de modelos log-lineares 4. Análise de modelos funcionais lineares 5. Metodologia de Mínimos Quadrados Generalizados 6. Análise de dados categorizados longitudinais 7. Análise de dados incompletos METODOLOGIA


Prova semestral regimental (peso 2); prova unificada e eventuais provas, trabalhos individuais ou em grupos de alunos, avaliações parciais (peso 1).

BIBLIOGRAFIA BÁSICA PAULINO, CARLOS DANIEL, SINGER, JULIO DA MOTTA,.Análise de Dados Categorizados. Editora Blucher.


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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: TÓPICOS ESPECIAIS DE ESTATÍSTICA I SÉRIE: 7º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO 2014

EMENTA

Modelos lineares de regressão (múltipla), modelos não lineares de regressão, modelos de regressão logística e de regressão de Poisson e modelos lineares generalizados

OBJETIVO

Apresentar técnicas e propriedades de uma classe mais geral de modelos, a saber, os modelos lineares generalizados.


1.Introdução:modelos lineares, modelos não lineares e modelos lineares generalizados; 2. Modelos Lineares de Regressão: modelos de regressão múltipla, estimação de parâmetros elo método da máxima verossimilhança; 3. Adequação de Modelos: Análise dos resíduos, tipos de resíduos, medidas de influência; 4. Modelos não Lineares de Regressão:Transformação para um modelo linear, estimação dos parâmetros.

METODOLOGIA



CORDEIRO, GAUSS M. e DEMÉTRIO CLARICE G. B. (2007). Modelos Lineares Generalizados. Minicurso para o 12º e a 52ª Reunião Anual da RBRAS, UFSM. Santa Maria, RS. Disponíbel em: <http://www.lce.esalq.usp.br/clarice/livroSeagro.pdf>

PAULA, GILBERTO A. (2013). Modelos de Regressão com Apoio Computacional. Instituto de Matemática e Estatística. Universidade de São Paulo. Disponível em: < http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf> TURKMAN, M. A. A. e SILVA, G. L. (2000). Modelos Lineares Generalizados – da Teoria à Prática. Universidade de Lisboa. Disponível em: < http://docentes.deio.fc.ul.pt/maturkman/mlg.pdf> BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

http://www.lce.esalq.usp.br/clarice/livroSeagro.pdf

http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf

http://docentes.deio.fc.ul.pt/maturkman/mlg.pdf

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CURSO: ESTATÍSTICA DISCIPLINA: TÓPICOS ESPECIAIS DE ESTATÍSTICA II SÉRIE: 8º SEMESTRE CARGA HORÁRIA: 36 H/A PROF. KOKI FERNANDO OIKAWA ANO 2014

EMENTA

Modelos lineares de regressão (múltipla), modelos não lineares de regressão, modelos de regressão logística e de regressão de Poisson e modelos lineares generalizados

OBJETIVO

Apresentar técnicas e propriedades de uma classe mais geral de modelos, a saber, os modelos lineares generalizados.


1.Modelos de Regressão Logística: modelos com variável resposta binária, estimação de parâmetros em um modelo de regressão logística; interpretação dos parâmetros e técnicas de diagnóstico para adequação de modelos logísticos de regressão; 2. Modelos de Regressão de Poisson; 3. Modelos Lineares Generalizados: Família Exponencial, estrutura formal da classe de modelos lineares generalizados, equações de verossimilhança para modelos lineares generalizados, Quase-verossimilhança.

METODOLOGIA



CORDEIRO, GAUSS M. e DEMÉTRIO CLARICE G. B. (2007). Modelos Lineares Generalizados. Minicurso para o 12º e a 52ª Reunião Anual da RBRAS, UFSM. Santa Maria, RS. Disponíbel em: <http://www.lce.esalq.usp.br/clarice/livroSeagro.pdf>

PAULA, GILBERTO A. (2013). Modelos de Regressão com Apoio Computacional. Instituto de Matemática e Estatística. Universidade de São Paulo. Disponível em: < http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf> TURKMAN, M. A. A. e SILVA, G. L. (2000). Modelos Lineares Generalizados – da Teoria à Prática. Universidade de Lisboa. Disponível em: < http://docentes.deio.fc.ul.pt/maturkman/mlg.pdf> BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

http://www.lce.esalq.usp.br/clarice/livroSeagro.pdf

http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf

http://docentes.deio.fc.ul.pt/maturkman/mlg.pdf

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