PROBABILIDADE E ESTATISTICA

Prévia do material em texto

PLANO DE COMPONENTE CURRICULAR
2024.1
 CURSO COMPONENTE CURRICULAR
LICENCIATURA EM COMPUTAÇÃO Probabilidade e Estatística
C.H. TOTAL C.H. SEMANAL C.H. PRESENCIAL C.H. NÃO PRESENCIAL SÉRIE
 60 HORAS 3 48 12 Módulo 3
DIAS E HORÁRIOS DAS ATIVIDADES PRESENCIAIS: toda segunda-feira das 13:30 às 14:15 e toda terça-feira das 16:45 às 18:15
EMENTA
Análise combinatória. Espaços amostrais. Os axiomas da probabilidade. Probabilidade condicional, eventos independentes. Variáveis aleatórias e distribuições discretas e contínuas de
probabilidade. Medidas de tendência central e medidas de dispersão. Distribuições especiais de probabilidade. Amostragem. Análise descritiva. Introdução à inferência estatística.
OBJETIVOS
Objetivo Geral:
O objetivo geral deste plano curricular é capacitar os estudantes a compreender e aplicar conceitos de análise combinatória, probabilidade, variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, 
medidas estatísticas e amostragem, além de introduzir conceitos básicos de inferência estatística.
Objetivos Específicos:
Compreender os conceitos de análise combinatória e espaços amostrais e aplicá-los na resolução de problemas;
Conhecer e aplicar os axiomas da probabilidade, bem como calcular probabilidades de eventos simples e compostos;
Entender e aplicar o conceito de probabilidade condicional e eventos independentes;
Conhecer as variáveis aleatórias e suas distribuições discretas e contínuas de probabilidade;
Calcular medidas de tendência central e medidas de dispersão, e aplicá-las na análise de dados estatísticos;
Conhecer distribuições especiais de probabilidade, como a distribuição normal e a distribuição binomial;
Compreender os conceitos de amostragem e análise descritiva, bem como aplicá-los em situações práticas;
Entender os conceitos básicos de inferência estatística e saber aplicá-los na análise de dados.
CONTEÚDOS
1. Análise combinatória:
• Princípio Fundamental da Contagem;
• Arranjos simples e com repetição;
• Combinações simples e com repetição;
• Permutações simples e com repetição.
2. Probabilidade:
• Espaço amostral e eventos;
• Axiomas da probabilidade;
• Probabilidade condicional;
• Eventos independentes;
• Teorema de Bayes.
3. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade:
• Variáveis aleatórias discretas e contínuas;
• Função de probabilidade;
• Função densidade de probabilidade;
1
• Distribuição de Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson, Uniforme, Exponencial e Normal.
4. Medidas estatísticas:
• Média aritmética;
• Mediana;
• Moda;
• Desvio padrão;
• Variância.
5. Amostragem:
• População e amostra;
• Amostragem aleatória simples;
• Técnicas de amostragem não aleatória;
• Intervalo de confiança.
6. Análise descritiva:
• Distribuição de frequência;
• Tabela e gráficos estatísticos;
• Medidas de posição e dispersão.
7. Introdução à inferência estatística:
• Testes de hipóteses;
• Erros tipo I e tipo II;
• Nível de significância;
• Intervalo de confiança;
• Teste t-Student, teste z, teste de Wilcoxon, teste de Mann-Whitney e teste de Kruskal-Wallis.
PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
1. Aulas expositivas: O professor apresentará os conceitos teóricos de cada conteúdo de forma clara e objetiva, utilizando recursos audiovisuais, como slides, gráficos e vídeos.
2. Resolução de exercícios: A resolução de exercícios será uma atividade fundamental para o aprendizado da disciplina. Por isso, serão propostos diversos exercícios durante as aulas
e como tarefas para casa.
3. Atividades práticas: As atividades práticas serão realizadas em grupo e incluirão trabalhos de pesquisa, análise de dados e simulações.
4. Estudo dirigido: O professor indicará materiais para estudo individual, como livros e artigos, e proporá questões para que o aluno possa refletir sobre o conteúdo estudado.
5. Discussão em grupo: A discussão em grupo será estimulada para que os alunos a participem ativamente das discussões, apresentando argumentos e expondo suas ideias.
6. Avaliações: O professor realizará avaliações frequentes para acompanhar o desempenho dos alunos e verificar se o conteúdo está sendo assimilado. As avaliações podem incluir 
exercícios escritos, provas e trabalhos em grupo.
7. Utilização de ferramentas tecnológicas: O uso de ferramentas tecnológicas, como softwares estatísticos e plataformas online.
8. Plantão de dúvidas: O professor estará disponível para tirar dúvidas dos alunos, seja durante as aulas ou em horários específicos de atendimento.
RECURSOS DIDÁTICOS
1. Quadro branco ou quadro negro: para a escrita de fórmulas matemáticas, definições, exercícios e outras informações relevantes durante as aulas expositivas.
2. Projetor: para a apresentação de slides, gráficos, tabelas e outros recursos visuais que ajudem a ilustrar os conceitos apresentados durante as aulas.
2
3. Computador e acesso à internet: para a realização de pesquisas, consultas em sites e softwares estatísticos.
4. Softwares estatísticos: como o R e o SPSS, que são ferramentas fundamentais para o aprendizado da disciplina e para a realização de análises estatísticas em situações práticas.
5. Livros e apostilas: para o estudo individual e aprofundamento dos conceitos apresentados em sala de aula.
6. Material de escrita: como canetas, lápis, borrachas e papel, que são essenciais para a realização de exercícios e anotações durante as aulas.
7. Acesso a bases de dados: como o IBGE e outras fontes de informações estatísticas, que podem ser utilizadas para a realização de análises de dados em situações reais.
INSTRUMENTOS E CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
Os instrumentos e critérios de avaliação que serão utilizados para a disciplina incluem:
Avaliação escrita: serão aplicadas provas ou testes escritos para verificar o conhecimento teórico dos alunos em relação aos conteúdos estudados.
Resolução de exercícios: a resolução de exercícios será uma atividade fundamental para o aprendizado da disciplina. Serão propostos diversos exercícios durante as aulas e como tarefas para
casa, que serão corrigidos e avaliados.
Trabalhos em grupo: serão realizados trabalhos em grupo, como análise de dados, simulações e outros projetos, que serão avaliados de acordo com critérios específicos estabelecidos pelo
professor.
Participação em aula: a participação dos alunos em sala de aula será avaliada de acordo com sua contribuição para as discussões em grupo, esclarecimento de dúvidas, apresentação de
argumentos e outras formas de interação durante as aulas.
Pontualidade e assiduidade: a pontualidade e assiduidade dos alunos serão avaliadas e consideradas na nota final da disciplina.
Os critérios de avaliação que serão utilizados incluem:
Conhecimento teórico: avaliação do conhecimento teórico dos alunos em relação aos conteúdos apresentados durante as aulas.
Habilidade prática: avaliação da capacidade dos alunos em aplicar os conceitos estudados em situações práticas.
Clareza e objetividade: avaliação da clareza e objetividade dos trabalhos e exercícios realizados pelos alunos.
Colaboração e trabalho em equipe: avaliação da capacidade dos alunos em colaborar e trabalhar em equipe durante a realização dos trabalhos em grupo.
Pontualidade e assiduidade: avaliação da pontualidade e assiduidade dos alunos nas aulas.
Os instrumentos e critérios de avaliação serão apresentados aos alunos no início da disciplina para que saibam o que será avaliado e como as notas serão atribuídas. O objetivo é proporcionar
uma avaliação justa e objetiva do desempenho dos alunos, estimulando seu aprendizado e comprometimento com a disciplina. Poderão ser utilizados todos os intrumentos mencionados ou uma
parte deles, dependendo do ritmo de evolução da turma.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 19. ed. atual. São Paulo: Saraiva, 2009. 218 p. ISBN 9788502081062.
MAGALHÃES, Marcos N; LIMA, Antonio C. P. Noções de Probabilidade e Estatística. EDUSP.
MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística Básica – Volumes 1 e 2. Makron Books.
MORETTIN, Pedro A.; BUSSAB, Wiltonde O. Estatística básica. 6. ed São Paulo: Saraiva, 2010. 540 p. ISBN 9788502081772.
STEVENSON, William J. Estatística aplicada à administração. São Paulo: HARBRA, 2001. 495 p. ISBN 8529400925 
MAROCO, J. Análise estatística – com utilização do SPSS. Lisboa: Ed. Sílabo, 2003.
MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística básica. São Paulo: Pearson, c1999. v. 1; xi, 210 p. ISBN 8534610622.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
SPIEGEL, Murray R. Probabilidade e Estatística. Makron Books.
MEYER, Paul L. PROBABILIDADE Aplicações à Estatística. LTC.
WALPOLE, Ronald E./ Myers, Raymond H. Probabilidade e Estatística. Editora: Pearson Books.
SPIEGEL, Murray Ralph. Probabilidade e Estatistica. Editora: Makron Books.
FONSECA, Jairo Simon da; MARTINS, Gilberto de Andrade; TOLEDO, Geraldo Luciano. Estatística aplicada. 2. ed São Paulo: Atlas, 2010. 267 p. ISBN 8522419019
DETALHAMENTO DAS ATIVIDADES NÃO PRESENCIAIS
ATIVIDADE DATA DE EXECUÇÃO
OBJETIVOS DE
APRENDIZAGEM
CONTEÚDO REFERÊNCIAS CH (Horas)
Estudo Auto- 16/03/2024 Espaço amostral e eventos; CRESPO, Antônio Arnot. 4 H
3
Dirigido 
Compreender os axiomas da
probabilidade e calcular
probabilidades de eventos
simples e compostos;
Entender e aplicar o conceito de
probabilidade condicional e
eventos independentes.
Axiomas da probabilidade;
Cálculo de probabilidades de eventos
simples e compostos;
Probabilidade condicional;
Eventos independentes;
Teorema de Bayes;
Resolução de exercícios práticos.
Estatística fácil. 19. ed. atual.
São Paulo: Saraiva, 2009. 
218 p. ISBN 
9788502081062.
Estudo Auto-Dirigido 13/04/2024
Conhecer as variáveis aleatórias
e suas distribuições discretas de
probabilidade;
Calcular medidas de tendência
central e medidas de dispersão e
aplicá-las na análise de dados
estatísticos.
Variáveis aleatórias discretas;
Função de probabilidade;
Distribuições de Bernoulli, Binomial,
Geométrica e Poisson;
Média, mediana e moda;
Desvio padrão e variância;
Resolução de exercícios práticos.
CRESPO, Antônio Arnot. 
Estatística fácil. 19. ed. atual.
São Paulo: Saraiva, 2009. 
218 p. ISBN 
9788502081062.
4 H
Estudo Auto-Dirigido 18/05/2024
Introduzir o conceito de
inferência estatística e os testes
de hipóteses.
Introdução à inferência estatística;
População e amostra;
Amostragem aleatória simples;
Técnicas de amostragem não aleatória;
Intervalo de confiança;
Testes de hipóteses;
CRESPO, Antônio Arnot. 
Estatística fácil. 19. ed. atual.
São Paulo: Saraiva, 2009. 
218 p. ISBN 
9788502081062.
4 H
CARGA HORÁRIA EAD TOTAL: 12 H
4
	
	4
	
	0
	PLANO DE COMPONENTE CURRICULAR
	2024.1
	CURSO
	COMPONENTE CURRICULAR
	LICENCIATURA EM COMPUTAÇÃO
	Probabilidade e Estatística
	C.H. TOTAL
	C.H. SEMANAL
	C.H. PRESENCIAL
	C.H. NÃO PRESENCIAL
	SÉRIE
	60 HORAS
	3
	48
	12
	Módulo 3
	DIAS E HORÁRIOS DAS ATIVIDADES PRESENCIAIS: toda segunda-feira das 13:30 às 14:15 e toda terça-feira das 16:45 às 18:15
	
	EMENTA
	Análise combinatória. Espaços amostrais. Os axiomas da probabilidade. Probabilidade condicional, eventos independentes. Variáveis aleatórias e distribuições discretas e contínuas de probabilidade. Medidas de tendência central e medidas de dispersão. Distribuições especiais de probabilidade. Amostragem. Análise descritiva. Introdução à inferência estatística.
	OBJETIVOS
	Objetivo Geral:
	O objetivo geral deste plano curricular é capacitar os estudantes a compreender e aplicar conceitos de análise combinatória, probabilidade, variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, medidas estatísticas e amostragem, além de introduzir conceitos básicos de inferência estatística.
	Objetivos Específicos:
	Compreender os conceitos de análise combinatória e espaços amostrais e aplicá-los na resolução de problemas;
	Conhecer e aplicar os axiomas da probabilidade, bem como calcular probabilidades de eventos simples e compostos;
	Entender e aplicar o conceito de probabilidade condicional e eventos independentes;
	Conhecer as variáveis aleatórias e suas distribuições discretas e contínuas de probabilidade;
	Calcular medidas de tendência central e medidas de dispersão, e aplicá-las na análise de dados estatísticos;
	Conhecer distribuições especiais de probabilidade, como a distribuição normal e a distribuição binomial;
	Compreender os conceitos de amostragem e análise descritiva, bem como aplicá-los em situações práticas;
	Entender os conceitos básicos de inferência estatística e saber aplicá-los na análise de dados.
	CONTEÚDOS
	1. Análise combinatória:
	Princípio Fundamental da Contagem;
	Arranjos simples e com repetição;
	Combinações simples e com repetição;
	Permutações simples e com repetição.
	2. Probabilidade:
	Espaço amostral e eventos;
	Axiomas da probabilidade;
	Probabilidade condicional;
	Eventos independentes;
	Teorema de Bayes.
	3. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade:
	Variáveis aleatórias discretas e contínuas;
	Função de probabilidade;
	Função densidade de probabilidade;
	Distribuição de Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson, Uniforme, Exponencial e Normal.
	4. Medidas estatísticas:
	Média aritmética;
	Mediana;
	Moda;
	Desvio padrão;
	Variância.
	5. Amostragem:
	População e amostra;
	Amostragem aleatória simples;
	Técnicas de amostragem não aleatória;
	Intervalo de confiança.
	6. Análise descritiva:
	Distribuição de frequência;
	Tabela e gráficos estatísticos;
	Medidas de posição e dispersão.
	7. Introdução à inferência estatística:
	Testes de hipóteses;
	Erros tipo I e tipo II;
	Nível de significância;
	Intervalo de confiança;
	Teste t-Student, teste z, teste de Wilcoxon, teste de Mann-Whitney e teste de Kruskal-Wallis.
	PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
	1. Aulas expositivas: O professor apresentará os conceitos teóricos de cada conteúdo de forma clara e objetiva, utilizando recursos audiovisuais, como slides, gráficos e vídeos.
	2. Resolução de exercícios: A resolução de exercícios será uma atividade fundamental para o aprendizado da disciplina. Por isso, serão propostos diversos exercícios durante as aulas e como tarefas para casa.
	3. Atividades práticas: As atividades práticas serão realizadas em grupo e incluirão trabalhos de pesquisa, análise de dados e simulações.
	4. Estudo dirigido: O professor indicará materiais para estudo individual, como livros e artigos, e proporá questões para que o aluno possa refletir sobre o conteúdo estudado.
	5. Discussão em grupo: A discussão em grupo será estimulada para que os alunos a participem ativamente das discussões, apresentando argumentos e expondo suas ideias.
	6. Avaliações: O professor realizará avaliações frequentes para acompanhar o desempenho dos alunos e verificar se o conteúdo está sendo assimilado. As avaliações podem incluir exercícios escritos, provas e trabalhos em grupo.
	7. Utilização de ferramentas tecnológicas: O uso de ferramentas tecnológicas, como softwares estatísticos e plataformas online.
	8. Plantão de dúvidas: O professor estará disponível para tirar dúvidas dos alunos, seja durante as aulas ou em horários específicos de atendimento.
	RECURSOS DIDÁTICOS
	1. Quadro branco ou quadro negro: para a escrita de fórmulas matemáticas, definições, exercícios e outras informações relevantes durante as aulas expositivas.
	2. Projetor: para a apresentação de slides, gráficos, tabelas e outros recursos visuais que ajudem a ilustrar os conceitos apresentados durante as aulas.
	3. Computador e acesso à internet: para a realização de pesquisas, consultas em sites e softwares estatísticos.
	4. Softwares estatísticos: como o R e o SPSS, que são ferramentas fundamentais para o aprendizado da disciplina e para a realização de análises estatísticas em situações práticas.
	5. Livros e apostilas: para o estudo individual e aprofundamento dos conceitos apresentados em sala de aula.
	6. Material de escrita: como canetas, lápis, borrachas e papel, que são essenciais para a realização de exercícios e anotações durante as aulas.
	7. Acesso a bases de dados: como o IBGE e outras fontes de informações estatísticas, que podem ser utilizadas para a realizaçãode análises de dados em situações reais.
	INSTRUMENTOS E CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
	Os instrumentos e critérios de avaliação que serão utilizados para a disciplina incluem:
	Avaliação escrita: serão aplicadas provas ou testes escritos para verificar o conhecimento teórico dos alunos em relação aos conteúdos estudados.
	Resolução de exercícios: a resolução de exercícios será uma atividade fundamental para o aprendizado da disciplina. Serão propostos diversos exercícios durante as aulas e como tarefas para casa, que serão corrigidos e avaliados.
	Trabalhos em grupo: serão realizados trabalhos em grupo, como análise de dados, simulações e outros projetos, que serão avaliados de acordo com critérios específicos estabelecidos pelo professor.
	Participação em aula: a participação dos alunos em sala de aula será avaliada de acordo com sua contribuição para as discussões em grupo, esclarecimento de dúvidas, apresentação de argumentos e outras formas de interação durante as aulas.
	Pontualidade e assiduidade: a pontualidade e assiduidade dos alunos serão avaliadas e consideradas na nota final da disciplina.
	Os critérios de avaliação que serão utilizados incluem:
	Conhecimento teórico: avaliação do conhecimento teórico dos alunos em relação aos conteúdos apresentados durante as aulas.
	Habilidade prática: avaliação da capacidade dos alunos em aplicar os conceitos estudados em situações práticas.
	Clareza e objetividade: avaliação da clareza e objetividade dos trabalhos e exercícios realizados pelos alunos.
	Colaboração e trabalho em equipe: avaliação da capacidade dos alunos em colaborar e trabalhar em equipe durante a realização dos trabalhos em grupo.
	Pontualidade e assiduidade: avaliação da pontualidade e assiduidade dos alunos nas aulas.
	Os instrumentos e critérios de avaliação serão apresentados aos alunos no início da disciplina para que saibam o que será avaliado e como as notas serão atribuídas. O objetivo é proporcionar uma avaliação justa e objetiva do desempenho dos alunos, estimulando seu aprendizado e comprometimento com a disciplina. Poderão ser utilizados todos os intrumentos mencionados ou uma parte deles, dependendo do ritmo de evolução da turma.
	BIBLIOGRAFIA BÁSICA
	CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 19. ed. atual. São Paulo: Saraiva, 2009. 218 p. ISBN 9788502081062.
	MAGALHÃES, Marcos N; LIMA, Antonio C. P. Noções de Probabilidade e Estatística. EDUSP.
	MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística Básica – Volumes 1 e 2. Makron Books.
	MORETTIN, Pedro A.; BUSSAB, Wilton de O. Estatística básica. 6. ed São Paulo: Saraiva, 2010. 540 p. ISBN 9788502081772.
	STEVENSON, William J. Estatística aplicada à administração. São Paulo: HARBRA, 2001. 495 p. ISBN 8529400925
	MAROCO, J. Análise estatística – com utilização do SPSS. Lisboa: Ed. Sílabo, 2003.
	MORETTIN, Luiz Gonzaga. Estatística básica. São Paulo: Pearson, c1999. v. 1; xi, 210 p. ISBN 8534610622.
	BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
	SPIEGEL, Murray R. Probabilidade e Estatística. Makron Books.
	MEYER, Paul L. PROBABILIDADE Aplicações à Estatística. LTC.
	WALPOLE, Ronald E./ Myers, Raymond H. Probabilidade e Estatística. Editora: Pearson Books.
	SPIEGEL, Murray Ralph. Probabilidade e Estatistica. Editora: Makron Books.
	FONSECA, Jairo Simon da; MARTINS, Gilberto de Andrade; TOLEDO, Geraldo Luciano. Estatística aplicada. 2. ed São Paulo: Atlas, 2010. 267 p. ISBN 8522419019
	
	DETALHAMENTO DAS ATIVIDADES NÃO PRESENCIAIS
	ATIVIDADE
	DATA DE EXECUÇÃO
	OBJETIVOS DE
	APRENDIZAGEM
	CONTEÚDO
	REFERÊNCIAS
	CH (Horas)
	Estudo Auto-Dirigido
	16/03/2024
	Compreender os axiomas da probabilidade e calcular probabilidades de eventos simples e compostos;
	Entender e aplicar o conceito de probabilidade condicional e eventos independentes.
	Espaço amostral e eventos;
	Axiomas da probabilidade;
	Cálculo de probabilidades de eventos simples e compostos;
	Probabilidade condicional;
	Eventos independentes;
	Teorema de Bayes;
	Resolução de exercícios práticos.
	CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 19. ed. atual. São Paulo: Saraiva, 2009. 218 p. ISBN 9788502081062.
	4 H
	Estudo Auto-Dirigido
	13/04/2024
	Conhecer as variáveis aleatórias e suas distribuições discretas de probabilidade;
	Calcular medidas de tendência central e medidas de dispersão e aplicá-las na análise de dados estatísticos.
	Variáveis aleatórias discretas;
	Função de probabilidade;
	Distribuições de Bernoulli, Binomial, Geométrica e Poisson;
	Média, mediana e moda;
	Desvio padrão e variância;
	Resolução de exercícios práticos.
	CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 19. ed. atual. São Paulo: Saraiva, 2009. 218 p. ISBN 9788502081062.
	4 H
	Estudo Auto-Dirigido
	18/05/2024
	Introduzir o conceito de inferência estatística e os testes de hipóteses.
	Introdução à inferência estatística;
	População e amostra;
	Amostragem aleatória simples;
	Técnicas de amostragem não aleatória;
	Intervalo de confiança;
	Testes de hipóteses;
	CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 19. ed. atual. São Paulo: Saraiva, 2009. 218 p. ISBN 9788502081062.
	4 H
	CARGA HORÁRIA EAD TOTAL:
	12 H