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Pós-Graduação Lato Sensu 
Estatística aplicada 
 EaD 
 
Projeto Pedagógico de Curso 
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Sumário 
1. Nome do Curso e Área do Conhecimento ...................................................................................... 2 
2. Características Técnicas do Curso ................................................................................................... 2 
3. Público Alvo ..................................................................................................................................... 2 
4. Critérios de Seleção ........................................................................................................................ 2 
5. Justificativa do Curso ...................................................................................................................... 3 
6. Objetivos do Curso .......................................................................................................................... 3 
7. Metodologia de Ensino e Aprendizagem ........................................................................................ 3 
Composição do Corpo Docente .............................................................................................................. 5 
8. Matriz Curricular ............................................................................................................................. 5 
9. Carga Horária .................................................................................................................................. 6 
10. Conteúdo programático .............................................................................................................. 6 
11. Infraestrutura Física e Pedagógica ............................................................................................ 17 
 
 
 
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1. Nome do Curso e Área do Conhecimento 
Nome do Curso: Estatística aplicada 
Área de Avaliação (CAPES): Interdisciplinar 
Grande Área: Multidisciplinar (9.00.00.00-5) 
Área do Conhecimento (CAPES): Interdisciplinar (90100000) 
Classificação OCDE: Ciências naturais, matemática e estatística 
 
2. Características Técnicas do Curso 
Modalidade: Educação a Distância 
Número máximo de vagas por Polo/Unidade: 100 alunos 
Período de Oferecimento: O curso possui entrada intermitente, respeitadas as datas de início e 
de fim cadastradas na oferta, bem como observado o período indicado para a sua integralização. 
Limitações legais 
Resolução CNE/CES Nº 1, de 06 de abril de 2018, que estabelece normas para o funcionamento de 
cursos de pós-graduação lato sensu. 
O candidato deverá ser graduado com diploma devidamente registrado segundo as normas 
estabelecidas pelo MEC. 
3. Público Alvo 
Este curso destina-se a engenheiros e outros profissionais de nível superior interessados em 
aprofundar seus conhecimentos em relação aos métodos estatísticos e matemáticos para coleta, 
inferência, correlação e análise de dados. 
4. Critérios de Seleção 
O ingresso na pós-graduação será realizado por meio de processo seletivo descrito em Edital 
(inscrição, seleção e matrícula). 
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5. Justificativa do Curso 
No cotidiano de profissionais que trabalham em indústrias, empresas, hospitais, entre outros, 
frequentemente há a necessidade de manipular dados para inferir sobre o processo que se trabalha. 
Assim, a estatística descritiva e inferencial se apresenta como uma ferramenta extremamente útil 
para auxiliar na organização, interpretação e apresentação de informações e dados para que os 
padrões fiquem claros e auxiliem nas tomadas de decisões. 
6. Objetivos do Curso 
6.1. Objetivos Gerais 
• Capacitar profissionais das diversas áreas do conhecimento para compreender os principais 
conceitos em estatística e aplica-los em pesquisas científicas, projetos gerenciais e 
industriais. 
 
6.2. Objetivos Específicos 
• Apresentar as principais funções de probabilidade e suas especificidades; 
• Introduzir conceitos de planejamento experimental e relações matemáticas entre variáveis 
para a elaboração de modelos descritivos de um fenômeno; 
• Aplicar técnicas de controle estatístico em processos; 
• Discutir metodologias para a obtenção de melhores soluções a partir de procedimentos de 
otimização; 
• Expor ferramentas de qualidade para a melhoria de processos; 
• Desenvolver o interesse pela pesquisa dentro da área de estatística. 
7. Metodologia de Ensino e Aprendizagem 
O desenvolvimento das disciplinas do curso se dará no ambiente virtual, onde o aluno cumprirá 40 
horas por disciplina. 
No ambiente virtual, o aluno encontrará o conteúdo das disciplinas, organizados em 
temas/webaulas. 
Para cada um deles, o aluno realizará um conjunto de atividades: 
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 Leitura de textos de fundamentação teórica. 
 Acesso às videoaulas. 
 Aprofundamento dos seus conhecimentos, acessando elementos extratextuais. 
 Desafio Profissional, com resolução para autoestudo. 
 Realização de questões de autoestudo, para verificação de seu desempenho. 
Um tutor apoiará as atividades realizadas no ambiente virtual, atendendo o aluno nas suas dúvidas 
por meio de ferramentas de comunicação. 
O aluno, ao iniciar os seus estudos, terá um encontro presencial para acolhida/ambientação; esse 
encontro terá como objetivos: 
 Integrar o aluno ao curso de Pós-Graduação. 
 Dialogar e esclarecer as dúvidas sobre a proposta pedagógica do curso e as regras 
acadêmicas. 
 Apresentar ao aluno o Ambiente Virtual de Aprendizagem (o primeiro acesso; o envio de 
documentos; os serviços de secretaria e financeiro; a disciplina Ambientação; a tutoria 
online; o boletim acadêmico; as disciplinas e seus conteúdos; a biblioteca virtual; entre 
outros). 
 Proporcionar um momento de Network aos pós-graduandos. 
 
Avaliação do Desempenho do Aluno 
O aluno deverá realizar as atividades propostas no ambiente virtual. A realização das atividades irá 
compor sua frequência no curso, que será considerada para a sua aprovação. 
A atividade avaliativa que o aluno realizará para compor a sua média é a Avaliação Virtual (AV); essa 
atividade é obrigatória e estará disponível no Ambiente Virtual de Aprendizagem – AVA, conforme 
cronograma de seu curso. 
Para a aprovação em cada uma das disciplinas, o aluno deverá obter frequência de, no mínimo, 75% 
(setenta e cinco por cento) e nota igual ou superior a 7,0 (sete). 
As notas devem ser expressas no intervalo de 0 (zero) a 10 (dez). 
O aluno que obtiver média inferior a 7,0 (sete) nas disciplinas terá direito ao Programa de 
Dependência e Recuperação – PDR, mediante a solicitação de requerimento e respeitando o 
período de jubilamento do curso. 
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O PDR será realizado no ambiente virtual de aprendizagem, sendo que o aluno terá acesso ao 
conteúdo da disciplina e realizará uma Avaliação Virtual - AV, e a nota obtida substituirá a média do 
aluno. 
Para a obtenção do Certificado de Pós-graduação Lato Sensu – especialização, o aluno deverá 
cumprir todas condições seguintes: 
 Frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) em todas as disciplinas; 
 Nota igual ou superior a 7,0 (sete) em todas as disciplinas. 
 
Certificação 
O Certificado de conclusão de curso de Especialização será acompanhado por histórico escolar, em 
cumprimento às exigências da Resolução CNE/CES n°1, de 06 de abril de 2018, da Câmara de 
Educação Superior do Conselho Nacional de Educação. 
 
Composição do Corpo Docente 
O corpo docente do curso é constituído por profissionais qualificados, com comprovado saber em 
sua área de atuação, conforme Resolução CNE/CES n°1, de 06 de abril de 2018, sendo integrado, 
no mínimo, por 30% (trinta por cento) de portadores de título de pós-graduação stricto sensu, isto 
é, portadores de títulos de Mestrado e Doutorado, obtidos em programas de pós-graduação stricto 
sensu devidamentereconhecidos pelo poder público em território nacional, ou revalidados, 
conforme legislação vigente. Os demais docentes são certificados em nível de especialização, pós-
graduação lato sensu, de reconhecida capacidade técnico-profissional. 
8. Matriz Curricular 
DISCIPLINAS CH PRÁTICA CH TEÓRICA CH TOTAL 
Ambientação 0h 0h 0h 
Métodos quantitativos de apoio à decisão 0h 40h 40h 
Gestão por processos e qualidade 0h 40h 40h 
Probabilidade 0h 40h 40h 
Ferramentas da qualidade 0h 40h 40h 
Análise multivariada e modelos de regressão 0h 40h 40h 
Otimização numérica 0h 40h 40h 
Estatística experimental 0h 40h 40h 
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Análise exploratória e técnicas de amostragem 0h 40h 40h 
Métodos estatísticos 0h 40h 40h 
9. Carga Horária 
A carga horária de 360h constitui o conteúdo ministrado em 9 (nove) disciplinas. 
 
10. Conteúdo programático 
Disciplina: Ambientação 
Ementa: Histórico da Educação a Distância. Legislação da Educação a Distância no Brasil. 
Potencialidades da Educação a Distância. Flexibilidade de Acesso. Tecnologias para apoio à pesquisa. 
Aprendizagem colaborativa. Características do aluno na EAD. Boa convivência virtual: netiquetas. 
Conteúdo Programático 1: Histórico da Educação a Distância. 
Conteúdo Programático 2: Legislação da Educação a Distância no Brasil. 
Conteúdo Programático 3: Potencialidades da Educação a Distância. 
Conteúdo Programático 4: Flexibilidade de Acesso. 
Conteúdo Programático 5: Tecnologias para apoio à pesquisa. 
Conteúdo Programático 6: Aprendizagem colaborativa. 
Conteúdo Programático 7: Características do aluno na EAD. 
Conteúdo Programático 8: Boa convivência virtual: netiquetas. 
 
Bibliografia: 
ALVES, L. Educação a distância: conceitos e história no Brasil e no mundo. Associação Brasileira de 
Educação A Distância, São Paulo, v. 10, n. 7, p.85-92, out. 2011. Mensal. Disponível em: 
<http://www.abed.org.br/revistacientifica/Revista_PDF_Doc/2011/Artigo_07.pdf>. Acesso em: 19 
fev. 2018. 
GOTTARDI, M. de L. A autonomia na aprendizagem em educação a distância: competência a ser 
desenvolvida pelo aluno. Associação Brasileira de Educação a Distância, São Paulo, v. 14, n. 8, p. 
110-123, dez, 2015. Mensal. Disponível em: < 
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http://seer.abed.net.br/edicoes/2015/08_A_AUTONOMIA_NA_APRENDIZAGEM.pdf> Acesso em: 19 
fev. 2018. 
LITTO, F. M. FORMIGA, M. M. M. (org.) Educação a distância: o estado da arte. São Paulo: Pearson 
Education do Brasil, 2009. 
MOORE, Michael; KEARSLEY, Greg. Educação a Distância, uma visão integrada. São Paulo: 
Thompson Learning, 2007. 
MORAES, M. C. O Paradigma educacional emergente. Campinas – SP: Papirus, 1997. 
MORAN, J. M. MASETTO, M. T. BEHRENS, M. A. Novas Tecnologias e Mediação Pedagógica. 21ª Ed. 
Campinas, SP: Papirus, 2013. 
MORAN, J. M. O Uso das Novas Tecnologias da Informação e da Comunicação na EAD - uma leitura 
crítica dos meios. http://portal.mec.gov.br/seed/arquivos/pdf/T6%20TextoMoran.pdf. Acesso em: 
16 de fev de 2018. 
PIVA, D. J. PUPO, R. GAMEZ, L. OLIVEIRA, S. EAD na Prática: Planejamento, métodos e ambientes de 
educação online. São Paulo: Elsevier, 2011. 
Disciplina: Métodos Quantitativos de Apoio à Decisão 
Ementa: Introdução as ferramentas estatísticas descritiva, tipos de dados. Amostragem Conceitos 
Fundamentais de Probabilidade. Distribuições de probabilidade. Estatística descritiva. Intervalo de 
confiança. Testes de hipóteses. Análise de regressão simples e correlação. Otimização. Uso de 
softwares e análise de casos aplicados à gestão da cadeia de suprimentos. 
Conteúdo Programático 1: Estatística descritiva e amostragem, descrevendo dados qualitativos, 
descrevendo dados quantitativos. 
Conteúdo Programático 2: Medidas de posição, medidas de variação, medidas de forma e Box Plot. 
Conteúdo Programático 3: Probabilidade: conceito e teoremas fundamentais, variáveis aleatórias, 
distribuição de probabilidade. 
Conteúdo Programático 4: Métodos de estimação, estimação pontual e por intervalo. 
Conteúdo Programático 5: Teste de hipóteses, regressão linear simples e correlação 
Conteúdo Programático 6: Programação linear e linear inteira, conceito de variáveis de decisão, 
função-objetivo e restrições. 
Conteúdo Programático 7: Aplicação do solver do excel para otimizar modelos de programação linear, 
caso de problemas de transporte. 
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Conteúdo Programático 8: Método multicritério de apoio a decisão, caso de avaliação da escolha de 
um fornecedor. 
Bibliografia: 
BOUZADA, M.A. C., RIBEIRO, L. O. M., PEIXE J. B. Métodos quantitativos aplicados a casos reais. São 
Paulo: Elsevier, 2013. 
LACHTERMACHER, G. Pesquisa operacional na tomada de decisões. 5 Ed. São Paulo: Pearson 
Education, 2016. 
MEDEIROS, V. Z. et al. Métodos Quantitativos com Excel. São Paulo: Cengage Learning, 2008. 
RAGSDALE, C. T. Modelagem e Análise de Decisão. São Paulo: Cengage Learning, 2014. 
SIQUEIRA, J.O. Fundamentos de métodos quantitativos. São Paulo: Editora Saraiva, 2012. 
WALPOLE, R., MYERS, R. H. Probabilidade e estatística. 8 Ed.São Paulo: Pearson Education, 2009, 
Bibliografia complementar: 
BALLOU, R, H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Planejamento, Organização e Logística 
Empresarial. Porto Alegre: Bookman, 2006. 
LIMA JUNIOR, Francisco Rodrigues; OSIRO, Lauro; CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Métodos de decisão 
multicritério para seleção de fornecedores: um panorama do estado da arte. Gest. Prod., São Carlos, 
v. 20, n. 4, p. 781-801, 2013 . 
PEREIRA, Alessandra Andrade; OLIVEIRA, Murilo Alvarenga; LEAL JUNIOR, Ilton Curty. Custo de 
transporte e alocação da demanda: análise da rede logística de uma produtora brasileira de 
fertilizantes nitrogenados. J. Transp. Lit., Manaus, v. 10, n. 4, p. 5-9, Dec. 2016 . 
STEVENSON, W. J. Estatística aplicada à administração. São Paulo: Harbra, 2001. 
 
Disciplina: Gestão por Processos e Qualidade 
Ementa: Gestão por Processos. Diagnóstico e Análise de Processos. Gestão da Qualidade Total. Total 
Quality Control (TQC) e seus princípios, processos de certificação. Modelos tradicionais de Gestão da 
Qualidade (TQM - Total Quality Management). Administração da Qualidade e 5S. Conceitos de 
Gerenciamento por Processos, Gerenciamento por Diretrizes e Gerenciamento da Rotina. As 
principais ferramentas gerenciais da qualidade. Conceitos, metodologias e sistemas tecnológicos que 
podem ser utilizados por administradores em busca de vantagens competitivas. 
Conteúdo Programático 1: Gestão por Processos. O Processo como base para a Decisão Estratégica, 
Metodologia para mapeamento e redesenho de processos, Gestão da Qualidade na administração 
moderna. Gestão da qualidade em bens e serviços. 
Texto de Apoio: SORDI, 2008; PALADINI, 2009 
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Conteúdo Programático 2: Diagnóstico e Análise de Processos. Otimização e Gestão de Processos, 
avaliação dos processos da qualidade: custos e indicadores de desempenho, exemplos de Análise e 
Avaliação de Processos. 
Texto de Apoio: CARVALHO, 2005; MYHRBERG, 2008. 
Conteúdo Programático 3: Gestão da Qualidade Total. Total Quality Control (TQC) e seus princípios, 
processos de certificação, normas: NBR ISO Série 9000, Série 14000, ISO 26000 e AS 8000. 
Texto de Apoio: CERQUEIRA, 2006 ; MYHRBERG, 2008 ; VIEIRA, 200 
Conteúdo Programático 4: Modelos tradicionais de Gestão da Qualidade (TQM - Total Quality 
Management). Os modelos normativos (ISO 9000/2000, TS e QS9000) e sua estrutura de certificação, 
bem como novas abordagens como Programa Seis Sigma. 
Texto de Apoio: CERQUEIRA, 2006 ; CARVALHO, 2005 
Conteúdo Programático 5: Administração da Qualidade e 5S. Bases fundamentais para a qualidade: 
históricos e atributos, gerenciamento pelo Controle da Qualidade: PDCA (Planejar, Desenvolver, 
Controlar e Ajustar). Ciclo de Deming, princípios do 5S e sua aplicação. 
Texto de Apoio: OLIVEIRA, 2003; PALADINI, 2009 
Conteúdo Programático 6: Conceitos de Gerenciamento porProcessos, Gerenciamento por Diretrizes 
e Gerenciamento da Rotina. Os conceitos de gerenciamentos que permitem manter o alinhamento da 
área de Qualidade com a estratégia da organização. 
Texto de Apoio: OLIVEIRA, 2003; PALADINI, 2009 
Conteúdo Programático 7: As principais ferramentas gerenciais da qualidade. Como QFD- Quality 
Function deployment, 7 novas ferramentas gerenciais, ferramentas para determinação de processos 
críticos e mapeamento de processo, melhoria de processo com base no valor. Controle Estatístico de 
Processos e as ferramentas estatísticas de apoio à qualidade. 
Texto de Apoio: CARVALHO, 2005; CERQUEIRA,2006; SORDI, 2008 
Conteúdo Programático 8: Conceitos, metodologias e sistemas tecnológicos que podem ser utilizados 
por administradores em busca de vantagens competitivas. Abordar a importância da integração dos 
sistemas de informação, tratando do assunto tanto do ponto de vista tecnológico quanto de negócios. 
Texto de Apoio: SORDI, 2008; PALADINI,2009 
Bibliografia: 
CARVALHO, M. M. de. (Org.), Gestão da Qualidade: Teoria e Casos. 3ª Edição. Rio de Janeiro: Elsevier, 
2005. ISBN: 9788535217520 
CERQUEIRA, Jorge Pedreira. SISTEMAS DE GESTAO INTEGRADOS: ISO 9001, ISO 14001, OHSAS 18001, 
SA 8000, NBR. 1ª edição, Rio de janeiro: QualityMark, 2006. ISBN 9788573036121 
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10
MYHRBERG, Erik Valdemar. A Practical Field Guide for ISO 9001:2008. 1ª Edição, Milwaukee: Quality 
Press, 2009. ISBN 9780873897709 
Demais referências 
OLIVEIRA, Otávio J. Gestão da Qualidade: Tópicos Avançados. 1ª Edição. Cengage, 2003. ISBN 
9788522103867 
PALADINI, Edson P. Gestão estratégica da qualidade: princípios, métodos e processos 2ª Edição. São 
Paulo: Atlas, 2009. ISBN: 9788522456468 
SORDI, J. O. de, Gestão por Processos uma Abordagem da Moderna Administração. 2ª Edição. São 
Paulo: Saraiva, 2008. ISBN:8502067656 
VIEIRA Filho G. Gestão da Qualidade Total: UMA ABORDAGEM PRÁTICA. 2ª Edição. São Paulo: Alínea, 
2007. ISBN: 9788575161913 
 
Disciplina: Probabilidade 
Ementa: Os tópicos apresentados na disciplina Probabilidade despertarão o interesse de diversos 
profissionais a partir de conceitos que ajudarão a descrever a informação amostrada, que facilitará a 
apresentação de resultados e se mostrará como uma ferramenta útil para realizar inferências sobre a 
população de onde foi extraída uma amostra. Para melhor compreensão dos assuntos envolvidos e 
aplicações, diferentes definições e aplicações, exemplos de fácil compreensão serão abordados, 
visualizando assim como a probabilidade está presente em nosso cotidiano tornando-se uma 
ferramenta importante na tomada de decisão, um diferencial no profissional dos diversos ramos que 
querem compreender fenômenos de ocorrências, e como os dados presentes nos seguimentos em 
estudo podem mostrar como aquilo pode ou não ocorrer. 
Conteúdo Programático 1: Conjuntos e teoria das Probabilidades 
Conteúdo Programático 2: Definições de Probabilidades 
Conteúdo Programático 3: Variáveis Discretas 
Conteúdo Programático 4: Variáveis Aleatórias Contínuas 
Conteúdo Programático 5: Distribuição Normal 
Conteúdo Programático 6: Distribuições especiais de probabilidades 
Conteúdo Programático 7: Esperança Matemática 
Conteúdo Programático 8: Variância e Outras Medidas Importantes 
Bibliografia: 
MEDEIROS, S. E.; SILVA, E. M.; GONÇALVES, V.; MUROLO, A. C. Estatística para cursos de economia, 
administração, ciências contábeis. São Paulo: Atlas, v. 1, n. 1, 1999. 
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MORETTIN, L. G. Estatística básica - Probabilidade e Inferência. São Paulo: Pearson, 2010. 
SILVA, E. M.; SILVA, E. M.; GONÇALVES, V.; MUROLO, A. C. Estatística para cursos de economia, 
administração, ciências contábeis. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011. 
SPIEGEL, M. R.; SCHILLER, J. J.; SRINIVASAN, R. A. Probabilidade e estatística. 3 ed. São Paulo: 
Bookman, 2013. 
 Bibliografia complementar: 
WALPOLE, Ronald E.; MYERS, Raymond H.; Ye, Sharon L. M. Probabilidade & Estatística para 
engenharia e ciências, 8. ed., São Paulo: Pearson, 2009. 
GONZAGA, Morettin L. Estatística básica volume único, Probabilidade e Inferência. 1. ed., São Paulo: 
Pearson, 2010. 
LARSON, Ron; FARBER, Elizabeth. Estatística Aplicada, 6. ed. São Paulo: Pearson, 2015. 
 
Disciplina: Ferramentas da Qualidade 
Ementa: A proposta desta disciplina consiste em apresentar ferramentas de qualidade, conceitos de 
Gestão de qualidade, identificar elementos críticos para o sucesso da implementação de programas 
de qualidade, tópicos tradicionais e emergentes referentes a qualidade, com os quais todos os 
gerentes e a lideres devem estar familiarizados. 
Conteúdo Programático 1: Qualidade e produtividade como estratégia competitiva. 
Conteúdo Programático 2: Teoria dos GAPs, planejamento da qualidade. 
Conteúdo Programático 3: Planejamento e controle de qualidade. 
Conteúdo Programático 4: Controle estatístico de processo. 
Conteúdo Programático 5: Melhoria contínua. 
Conteúdo Programático 6: Prevenção e recuperação de falhas. 
Conteúdo Programático 7: Equipes de projetos e habilidades gerenciais. 
Conteúdo Programático 8: Qualidade total. 
Bibliografia: 
MARK M. DAVIS, NICHOLAS J.AQUILANO, RICHARD B. CHASE, Fundamentos da administração da 
Produção. Bookman Editora, 3º edição, Porto Alegre, 2001. 
NIGEL SLACK, STUART CHAMBERS, ROBERT JOHNSTON, Administração da Produção, 3 ed. São Paulo: 
Atlas, 2009. 
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WILLIAM J STEVENSON, Administração das Operações de Produção, 6 ed. Rio de Janeiro: LTC , 2001. 
 Bibliografia complementar: 
GOLDRATT, E.M.; COX, J. A Meta: um processo de aprimoramento contínuo. São Paulo: Claudiney 
Fullmann. ISBN 8586586013. 
JURAN, J. M.; GRYNA, F. M. Controle da Qualidade Handbook. Conceitos, Políticas e Filosofia da 
Qualidade. São Paulo: Makron Books, 1991. 
PALADINI, E. Gestão da Qualidade - Teoria e Prática. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2009. ISBN: 8522436738. 
 
Disciplina: Análise Multivariada e Modelos de Regressão 
Ementa: Nesta disciplina serão discutidas formas de solução de equações com n dimensões a partir 
do método de elementos finitos e diferenças finitas. Para isso, terá que ser abordados conceitos 
fundamentais de cálculo, tais como: definição de função, limite, derivada e integral. Além disso, serão 
abordadas regressões lineares de uma e mais variáveis, sejam elas quanti ou qualitativas, 
determinação de parâmetros de uma regressão não linear, análise de resíduos de dados coletados em 
relação aos ajustados pelo modelo de regressão e interpolação polinomial. 
Conteúdo Programático 1: Conceitos Fundamentais 
Conteúdo Programático 2: Método dos Elementos Finitos 
Conteúdo Programático 3: Método das Diferenças Finitas 
Conteúdo Programático 4: Aplicações de Elementos Finitos e Diferenças Finitas 
Conteúdo Programático 5: Regressão Linear 
Conteúdo Programático 6: Regressão não Linear 
Conteúdo Programático 7: Definições em Regressão 
Conteúdo Programático 8: Interpolação Polinomial 
Bibliografia: 
GUIDORIZZI, Hamilton Luiz. Um Curso de Cálculo - Volume 1. 5. ed. Rio de Janeiro: Ltc, 2001. 
LATTIN, James; CARROLL, Douglas; GREEN, Paul. Análise de Dados Multivariados. São Paulo: Cengage, 
2011. 
STEWART, James. Cálculo: Volume I. 5. ed. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2006. 
TRIOLA, Mario F. Introdução a Estatística – atualização da tecnologia, 11. ed. Rio de Janeiro: Ltc, 2013. 
WOOLDRIDGE, Jeffrey M. Introdução à Econometria – uma abordagem moderna, 6.ed. São Paulo: 
Cengage 2017. 
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Bibliografia complementar: 
ARENALES, Selma; DAREZZO, Artur. Cálculo Numérico – Aprendizagem com Apoio de Software. São 
Paulo: Cengage 2016. 
STEWART, James. Cálculo – volume 2. 7. ed. São Paulo: Cengage 2014. 
SWEENEY, Dennis J.; WILLIAMS, Thomas A.; ANDERSON, David R. Estatística aplicada à administração 
e economia, 3. ed. São Paulo: Cengage, 2014. 
VIEIRA, Sonia. Estatística Básica. 2. ed. São Paulo: Cengage, 2012. 
 
Disciplina:Otimização Numérica 
Ementa: Serão apresentados métodos de otimização determinísticos ou probabilísticos. Os primeiros 
consistem numa função objetivo e restrições, que são funções matemáticas explícitas, de preferência 
contínuas, sobre a qual serão aplicados teoremas que garantem a convergência para uma solução 
ótima local. Já os métodos probabilísticos baseiam-se em variáveis estocásticas e algoritmos com 
buscas simultâneas a partir de diferentes pontos do espaço de busca, para trabalharem mais 
eficientemente com um grande número de variáveis. 
Conteúdo Programático 1: Introdução, definições e conceitos matemáticos importantes 
Conteúdo Programático 2: Otimização unidimensional sem restrições 
Conteúdo Programático 3: Otimização multidimensional sem restrições 
Conteúdo Programático 4: Programação linear: Conceitos básicos 
Conteúdo Programático 5: Programação linear: algoritmo simplex e aplicações 
Conteúdo Programático 6: Programação não-linear 
Conteúdo Programático 7: Algoritmos genéticos 
Conteúdo Programático 8: Recozimento simulado 
Bibliografia: 
BRENT, R. P. Algorithms for minimization without derivatives. New York: Dover publications. 2002. 
195 p. 
CAVAZZUTI, M. Optimization Methods: From theory to design. Berlin: Springer. 2013. 262 p. 
CHAPRA, S.C.; CANALE, R.P. Métodos numéricos para engenharia. 5 ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2008. 
809 p. 
FLETCHER, R.; REEVES, C. M. Function minimization by conjugate gradientes. The Computer Journal. 
v. 7, n. 2, p. 149 – 154, 1964. 
14 
 
 
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GOLDFARB, D, IDNANI, A. Dual and Primal-Dual Methods for Solving Strictly Convex Quadratic 
Programs. In: J.P. Hennart (ed.), Numerical Analysis, Proceedings, Cocoyoc, Mexico 1981, Vol. 909 of 
Lecture Notes in Mathematics, Springer-Verlag, Berlin, 1982, pp. 226-239. 
HIMMELBLAU, D. M.; EDGAR, T.F.; LASDON, L.S. Optimization of chemical processes. 2 ed. New York: 
McGraw-Hill. 2001. 667 p. 
KIRKPATRICK, S.; JR., C. D. G.; VECCHI, M. P. Optimizing by simulated annealing. Science, v. 220, n. 
4598, p. 671–680, 1983. 
KOZIEL, S.; YANG, X.S. Computational optimization, methods and algorithms. 1 ed. Verlag: Springer. 
2011. 281 p. 
PRESS, W.H.; TEUKOLSKY, S.A.; VETTERLING, W.T.; FLANNERY, B.P. Numerical recepies: the art of 
scientific computing. 3 ed. Cambridge University Press. 2007. 1235 p. 
Bibliografia complementar: 
GOLDFARB, D., IDNANI, A. A numerically stable dual method for solving strictly convex quadratic 
programs. Mathematical Programming 27. 1983. p. 1-33. 
GOUVEIA, E.J.C. Métodos convergentes de otimização global baseados no vetor q-gradiente. Tese 
(Doutorado): Departamento de Computação Aplicada, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2016. 
LEITHOLD, L. O cálculo com geometria analítica. 3 ed. São Paulo: Editora HABRA ltda. 1994. 685 p. 
ÜNAL, M.; AK, A.; TOPUZ, V.; ERDAL. Optimization of PID controllers using ant colony and genetic 
algorithms. 1 ed. Verlag: Springer. 2013. 72 p. 
 
Disciplina: Estatística Experimental 
Ementa: Nesta disciplina, o objetivo é apresentar como usar as ferramentas estatísticas para planejar 
trabalhos experimentais e interpretar os resultados obtidos, de forma a torná-los mais eficazes. Ou 
seja, com o auxílio da estatística serão discutidos métodos que permitirão otimizar a utilização dos 
recursos para obter respostas significativas, determinando inclusive modelos matemáticos capazes de 
descrever o comportamento do processo em estudo. 
Conteúdo Programático 1: Planejamento experimental 
Conteúdo Programático 2: Estatística - conceitos básicos 
Conteúdo Programático 3: Planejamento de experimentos - fatorial completo 
Conteúdo Programático 4: Modelos empíricos 
Conteúdo Programático 5: Significância estatística dos modelos 
Conteúdo Programático 6: Superfícies de resposta 
Conteúdo Programático 7: Planejamento de experimentos - fatorial fracionário 
Conteúdo Programático 8: Aplicações 
15 
 
 
15
Bibliografia: 
BARROS NETO, Benício de; SCARMINIO, Ieda Spacino; BRUNS, Roy Edward. Como fazer experimentos: 
Pesquisa e desenvolvimento na ciência e na indústria. 4. ed. Porto Alegre: Bookman, 2010. 414 p. 
COLEMAN, David E.; MONTGOMERY, Douglas C. A Systematic Approach to Planning for a Designed 
Industrial Experiment. Technometrics, [s.l.], v. 35, n. 1, p.1-12, fev. 1993. 
MONTGOMERY, Douglas C. Design and Analysis of Experiments. 8. ed. New Jersey: John Wiley & Sons, 
Inc., 2013. 724 p. 
Bibliografia complementar: 
CALADO, Veronica. Planejamento de experimentos usando o statistica. 1. ed. Rio de Janeiro: E-
Papers, 2015. 
VILANI, Maricéia Tatiana et al. Aplicação de um planejamento fatorial para a temperatura do ar em 
uma floresta tropical amazônica. Ciência e Natura, UFSM, v. 28, n. 1, p.7-21, 2006. Disponível em: 
<https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/viewFile/9693/5806>. Acesso em: 25 set. 2017. 
SODRÉ, Ulysses. Modelos matemáticos. 2007. Notas de aulas do curso de Matemática da 
Universidade Estadual de Londrina. Disponível em: 
<http://www.uel.br/projetos/matessencial/superior/pdfs/modelos.pdf>. Acesso em: 06 out. 2017. 
 
Disciplina: Análise Exploratória e Técnicas de Amostragem 
Ementa: O propósito da disciplina de análise exploratória e técnicas de amostragem é introduzir o 
aluno de pós-graduação na prática de análise de dados com aplicações em programas computacionais 
e, juntamente introduzir conceitos importantes da estatística e apresentar os principais processos de 
amostragem para composição de amostras para análise estatística. 
Conteúdo Programático 1: Conceitos Fundamentais 
Conteúdo Programático 2: Tipos de Coleta de Dados 
Conteúdo Programático 3: Amostragem probabilística 
Conteúdo Programático 4: Amostragem não probabilística 
Conteúdo Programático 5: Mineração de dados 
Conteúdo Programático 6: Escolha da melhor técnica para análise de dados 
Conteúdo Programático 7: Organização de dados em excel 
Conteúdo Programático 8: Aplicações 
Bibliografia: 
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AGRESTI, A.; FINLAY, B. Métodos estatísticos para as ciências sociais. 4. ed. Porto Alegre: Editora 
Penso, 2012. 664 p. 
BABBIE, E. Métodos de pesquisa de survey. 2ª reimpressão. Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2003. 519p. 
BUSSAB,W.; MORETTIN,P. Estatística básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017. 554p. 
HEATH, O.V.S. A estatística na pesquisa científica. Volume 1. São Paulo: EPU: Ed. Da Universidade de 
São Paulo, 1981. 95 p. 
Bibliografia complementar: 
JELIHOVSCHI, Enio. Análise Exploratória de Dados usando o R. Bahia: UESC ed, 2014. 
SAMPIERI, R.Hernández et al. Metodologia de pesquisa. 5. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2013. 624 
p. 
STOPHER, P. Collecting, managing, and assessing data using sample surveys. New York: Cambridge 
University Press, 2012. 
 
Disciplina: Métodos Estatísticos 
Ementa: A finalidade dessa disciplina é apresentar ferramentas estatísticas que possam ser aplicadas 
ao controle de qualidade da produção, em especial na execução e controle estatístico de um processo. 
Para isso, serão formalizadas as bases da qualidade no contexto empresarial moderno e as 
ferramentas estatísticas necessárias ao controle dos processos e, além disso, também estudaremos 
casos reais de aplicação do controle estatístico em processos industriais. 
Conteúdo Programático 1: Conceitos, origens e aplicação da qualidade nas empresas 
Conteúdo Programático 2: Ferramentas estatísticas 
Conteúdo Programático 3: Distribuições de probabilidade 
Conteúdo Programático 4: Diagramas da qualidade aplicados ao controle estatístico de processo 
Conteúdo Programático 5: Métodos e ferramentas do controle estatístico de processo 
Conteúdo Programático 6: Gráfico de controle para variáveis 
Conteúdo Programático 7: Gráficos de controle por atributos 
Conteúdo Programático 8: Amostragem de aceitação lote a lote para atributos 
Bibliografia: 
Arenales, M. N. et al. Pesquisa operacional para cursos de engenharia. 4 ed. São Paulo: Elsevier, 2007. 
Garvin,D. A. Competing in the Eight Dimensions of Quality. Harvard Business Review. Outubro, 1987. 
Montgomery, D. C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. Universidade do Estado do 
Arizona. LTC, 7ª. Edição, 2016. 
17 
 
 
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Triola, M. F. Introdução a estatística – Atualização da tecnologia, 11 ed. Rio de Janeiro: Ltc, 2013. 
Bibliografia complementar: 
DINIZ, Marcelo Gabriel. Desmitificando o Controle Estatístico de Processo. São Paulo: Artliber, 2011. 
FERREIRA, Paulo; LOUZADA, Francisco; DINIZ, Carlos. Controle Estatístico de Processos – uma 
abordagem prática para cursos de engenharia e administração. Rio de Janeiro: Ltc, 2013. 
Western Electric. Statistical Quality Control Handbook. Western Eletric Corporation, Indianapolis, 
EUA, 1956. 
 
11. Infraestrutura Física e Pedagógica 
O aluno encontrará todo o conteúdo do curso e assistirá às aulas gravadas no ambiente virtual. Para 
assistir às aulas é fundamental que as especificações abaixo sejam obedecidas, possibilitando, assim, 
uma recepção de maior qualidade dos vídeos. 
Hardware: 
• Processador Intel Core 2 Duo ou superior. 
• 2Gb de Memória RAM. 
• Placa de vídeo com resolução 1024x768, qualidade de cor 32 bit e compatível com Microsoft 
DirectShow. 
• Microsoft DirectX 9.0c ou posterior. 
Software: 
• Navegador: Firefox, Google Chrome, Internet Explorer (sempre atualizado). 
• Sistema Operacional: Windows XP ou posterior. 
• Adobe Flash Player (atualizado). 
• Plugin de vídeos SilverLigth (atualizado) 
Rede: 
• Conexão com a Internet banda larga de no mínimo 2 MB. 
• Em caso de acesso em ambientes corporativos além da velocidade, é necessário verificar as condições 
de segurança de rede de sua empresa e se certificar que o site não estará bloqueado. 
Adicionalmente, é prevista a utilização da biblioteca virtual para consultas bibliográficas e pesquisa 
de assuntos referentes às disciplinas ministradas. 
 
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