EMENTAS DAS DISCIPLINAS OPTATIVAS - estatistica.uff.br · Introdução ao matlab: vantagens, ... (regi/topicos ... Apresentar ao aluno a lógica e comandos de LATEX na preparação

EMENTAS DAS DISCIPLINAS OPTATIVAS

1

CONTEÚDO DE ESTUDOS: COMPUTAÇÃO

2

Estrutura Curricular (EC)

FORMULÁRIO Nº 13 – ESPECIFICAÇÃO DA DISCIPLINA/ATIVIDADE

CONTEÚDO DE ESTUDOS Computação

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Biologia Computacional TCC00194 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: TCC – Departamento de Ciência da Computação

CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 68 H PRÁTICA: ESTÁGIO:

DISCIPLINA/ATIVIDADE: OBRIGATÓRIA ( ) OPTATIVA ( X ) AC ( ) OBJETIVOS DA DISCIPLINA/ATIVIDADE:

Apresentar conceitos básicos de Biologia Molecular Computacional. Apresentar aos alunos alguns problemas envolvendo DNA e proteínas e como a computação colabora para resolvê-los.

DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Conceitos básicos de biologia molecular; conceitos básicos de computação; comparação de bio-sequências e pesquisa em banco de dados; montagem de fragmentos de DNA; mapeamento físico de DNA; rearranjo de genomas.

BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. SETUBAL, J. C., MEIDANIS, J. Introduction to Computational Molecular Biology. PWS Pulishing Company, Boston.

2. GIBAS, C.; JAMCK, P. Desenvolvendo Bioinformática. Editora Campus.

3. GUSFIELD, D. Algorithms on Strings, Trees and Sequences: Computer Science and Computational Biology. 10th. print. Cambridge: Cambridge University Press, 2007

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1.

3




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Computação e Meio Ambiente TCC00280 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Informar e despertar uma consciência crítica sobre os diversos aspectos relacionados aos impactos da computação na sociedade, analisando as suas influências, positivas e negativas, do ponto de vista socioeconômico, político, ecológico, cultural etc.


O homem e a natureza e a tecnologia. Computação e responsabilidade sócio-ambiental. O modelo atual de ensino da computação: voltado para o mercado, e não às ciências naturais. O papel da computação na preservação da natureza. As mudanças necessárias para gerar soluções voltadas ao meio ambiente. A área da computação e sua contribuição na resolução de problemas no campo da educação e do meio ambiente. O resíduo computacional: origem, destino, descarte, reciclagem, metareciclagem, inclusão digital.


1. CAPRA, F. As Conexões Ocultas: Ciência para Uma Vida Sustentável. São Paulo: Cultrix - Amana-Key, 2003

2. FERRY, Luc. A nova ordem ecológica: A árvore, o animal e o homem. Rio de Janeiro: Difel, 2009.

3. HAWKEN, P.; LOVINS, H.; LOVINS, A. Capitalismo Natural: criando a próxima revolução industrial. SãoPaulo: Cultrix – Amana-Key, 2004

4. LEONARD, A. A história das coisas: da natureza ao lixo, tudo que acontece com tudo que consumimos. Riode Janeiro: ZAHAR, 2010

5. KUEH, R.; WILLIAMS, E. Computers and the Environment: Understanding and Managing Their Impacts.Kluwer Academic; 1st ed. 2003; Corr. 2nd printing 2007 edition (October 2003)


1.

4




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estruturas de Dados TCC00160 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Conceito de tipo abstrato de dado (tad). Implementações alternativas para um mesmo tad. Tads: pilha, fila, fila com prioridades, lista ordenada, lista duplamente encadeada, lista circular, grafos, árvore binária, árvore binária de busca, árvore heap, árvores gerais. Métodos de ordenação interna.


1. SZWARCFITER, J.L.; MARKENZON, L. Estruturas de Dados e Seus algoritmos. Rio de Janeiro: LTC Editora, 2010, 3ª edição

2. TENENBAUM, A.M.; LANGSAM, Y.; AUGENSTEIN, M.J. Estruturas de Dados usando C. São Paulo: Makron Books, 2004.

3. VELOSO, P.. Estruturas de dados. Rio de Janeiro: Campus, c1984..


1. CORMEN, T. H. et al. Algoritmos: Teoria e Prática. Campus/Elsevier, 2002.

2. KRUSE,R.; TONDO, C.L.; LEUNG, B. Data Structures and Program Design. Prentice Hall, 1997.

3. WIRTH, N. Algoritmos e Estruturas de Dados. Prentice Hall, 1989.

4. KNUTH, D. E. The Art of Computer Programming. Vol. I, 3ª edição. Addison Wesley, 1997.

5. HOROWWITZ, E.; SAHNI, S. Fundamentos de Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Editora Campus, 1987.

5




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Inteligência Artificial TCC00182 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Conceitos básicos, representação de conhecimento: busca, linguagens e plataformas de desenvolvimento, sistemas de conhecimento, redes neurais.


1. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1.

6




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Introdução a Projeto de Banco de Dados TCC00320 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os conceitos relacionados à área de banco de dados, tornando os discentes capazes de desenvolver os projetos conceitual, lógico e físico de um banco de dados, e de usar sistemas de gerência de banco de dados para manipulação de bases de dados


Introdução. Modelo entidade-relacionamento. Modelo relacional. Mapeamento lógico relacional. Normalização. Definição e manipulação de dados em SQL.


1. ELMASRI, R.; NAVATHE, S. B. Fundamentals of Database Systems; 6th edition. Addison-Wesley: 2010


1. SILBERSCHATZ, A.; KORTH, H. F.; SUDARSHAN, S. Database System Concepts. 5h edition. McGraw-Hill, 2005

2. DATE. C. J. An Introduction to Database Systems. Eighth edition. Addison-Wesley: 2004.

3. RAMAKRISHNAN, R. Database Management Systems. Third edition. McGraw-Hill: 2003

4. GARCIA-MOLINA, H.; ULLMAN, J. D.; WIDOM, J. Database Systems: The Complete Book. Second edition. Prentice Hall: 2009.

5. HEUSER, C. A. Projeto de Banco de Dados. Sexta edição. Artmed:2009.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Introdução ao MATLAB TCC00321 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Introdução ao matlab: vantagens, desvantagens, o ambiente matlab, utilizando o matlab como uma prancheta, matlab básico: variáveis e matrizes, criando e iniciando variáveis, matrizes multidimensionais, submatrizes, valores especiais, exibindo dados de saída, arquivos de dados, operações com escalares e matrizes, hierarquia de operações, funções predefinidas no matlab, criando diagramas (gráficos), depurando programas. Expressões de ramificação e projeto de programa: introdução e técnicas de projetos top- down, usoo de pseudocódigo, tipos de dados de lógica, ramificações, características adicionais de diagramas (gráficos), tópicos adicionais a respeito da depuração de programas. Laços: o laço "while", o laço "for", matrizes lógicas e vetorização. Funções definidas pelo usuário: introdução a funções matlab, passagem de variáveis em matlab, argumentos opcionais, compartilhando dados pelo uso da memória global, preservando dados entre chamadas de uma função, funções de funções, subfunções e funções privadas.



1.

8




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Introdução aos Métodos Numéricos TCC00163 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Erros e aproximações numéricas. Métodos numéricos para cálculo de raízes de equações. Ajuste de curvas: método dos mínimos quadrados. Interpolação. Resolução numérica de sistemas de equações lineares: métodos diretos e iterativos. Integração numérica. Aplicações.


1. BARROSO, L. C. et al. Cálculo Numérico com Aplicações. Harbra, 1987.

2. RUGGIERO, M. A. G.; LOPES, V. L. R. Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais. Makron Books.

3. DAREZZO, A.; ARENALES, S. Cálculo Numérico: Aprendizagem com Apoio de Software. Thomson Heinle, 2007.


1. CLAUDIO, D. M.; MARINS, J. M. Cálculo Numérico Computacional: Teoria e Prática. São Paulo: Atlas, 1989.

2. SPERANDIO, D.; MENDES, J. T.; SILVA, L. H. M. Cálculo Numéricos: Características Matemáticas e Computacionais dos Métodos Numéricos. São Paulo: Prentice-Hall, 2003.

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FORMULÁRIO Nº 13 – ESPECIFICAÇÃO DA DISCIPLINA

CONTEÚDOS DE ESTUDOS Computação

NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Latex Básico GET00173 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GET – Departamento de Estatística

CARGA HORÁRIA TOTAL: 34 H TEÓRICA: PRÁTICA: 34 H ESTÁGIO:

DISCIPLINA/ATIVIDADE: OBRIGATÓRIA ( ) OPTATIVA ( X ) OBJETIVOS DA DISCIPLINA/ATIVIDADE:

Apresentar ao aluno a lógica e comandos básicos de LATEX na preparação de apresentações e textos impressos de alta qualidade na área de Estatística.


Introdução aos seguintes tópicos de LATEX: estrutura de documento, comandos e ambientes, formatação de textos e fórmulas, listas e descrições, tabelas e figuras, referências cruzadas, referências bibliográficas, apresentações em formas de slides e de pôster, integração de LATEX e R


1. SANTOS, Reginaldo J. Introdução a LATEX 2002 (atualizado em 2012) (www.mat.ufmg.br/~regi/topicos/intlat.pdf)

2. User's guide for the amsmath package 2002 (ftp.ams.org/pub/tex/doc/amsmath/amsldoc.pdf)

3. TANTAU, Till; WRIGHT, Joseph; MILETIC, Vedran The BEAMER class user's guide 3.27 2013 (mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/beamer/doc/beameruserguide.pdf)


1. WILKINSON , Michael H. F. Manual for preparation of posters of any size using sciposter.cls. 2006 (mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/sciposter/scipostermanual.pdf)

10

ftp://ftp.ams.org/pub/tex/doc/amsmath/amsldoc.pdf

ESTRUTURA CURRICULAR (EC)


CONTEÚDOS DE ESTUDOS Computação

NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Latex Intermediário GET00175 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar ao aluno a lógica e comandos de LATEX na preparação de apresentações e textos impressos de alta qualidade na área de Estatística. A disciplina ajuda a aluno aprofundar os tópicos estudados na disciplina LATEX Básico. Em particular, a disciplina pretende preparar o aluno para usar LATEX junto com R na preparação e apresentação do texto de trabalho de conclusão de curso.


Estudo avançado dos seguintes tópicos de LATEX: estrutura de documento, comandos e ambientes, formatação de textos e fórmulas, listas e descrições, tabelas e figuras, referências cruzadas, referências bibliográficas, apresentações em formas de slides e de pôster, integração de LATEX e R


1. SANTOS, Reginaldo J. Introdução a LATEX 2002 (atualizado em 2012) (www.mat.ufmg.br/~regi/topicos/intlat.pdf)

2. User's guide for the amsmath package 2002 (ftp.ams.org/pub/tex/doc/amsmath/amsldoc.pdf)

3. TANTAU, Till, WRIGHT, Joseph, MILETIC, Vedran The BEAMER class user's guide 3.27 2013 (mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/beamer/doc/beameruserguide.pdf)


1. WILKINSON, Michael H. F. Manual for preparation of posters of any size using sciposter.cls 2006 (mirrors.ctan.org/macros/latex/contrib/sciposter/scipostermanual.pdf)

2. XIE, Y. Knitr: A general-purpose package for dynamic report generation in R 2013 (yihui.name/knitr/)

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ftp://ftp.ams.org/pub/tex/doc/amsmath/amsldoc.pdf




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Mineração de Dados TCC00200 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os conceitos relacionados à [área de mineração de dados, tornando os alunos capazes de desenvolve algoritmos de extração e regras e padrões a partir de grandes bases de dados; entender, discutir e propor soluções na área de análise de dados e descoberta de conhecimento.


Introdução aos conceitos e terminologias básicos. Processo de kdd ("knowledge discovery in databases"). Tarefas, técnicas e modelos de mineração de dados. Ferramentas de mineração de dados. Aplicações de mineração de dados.


1. Jiawei HAN, Micheline KAMBER. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1. Ian H. WITTEN; Eibe FRANK Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, Second edition.

2. Michael J.A. BERRY, Gordon S. LINOFF Data Mining Techniques: For Marketing, Sales and Customer Relationship Management. Wiley computer Publishing, Second edition.

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ESTRUTURA CURRICULAR


CONTEÚDO DE ESTUDOS COMPUTAÇÃO

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelagem e Simulação em Probabilidade GET00185 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )


CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 34 H PRÁTICA: 34 H ESTÁGIO:

DISCIPLINA/ATIVIDADE: OBRIGATÓRIA ( ) OPTATIVA (X) AC ( ) OBJETIVOS DA DISCIPLINA/ATIVIDADE:

A disciplina tem como objetivo apresentar problemas de probabilidade e resolvê-los, tanto de forma analítica quanto por simulação. Dessa forma, busca-se exercitar não só a modelagem de problemas, como também a implementação e solução por simulação. Com isso espera-se que o aluno aprenda as vantagens e desvantagens em cada tipo de resolução.


Problemas clássicos de probabilidade: apresentação, discussão e solução analítica; simulação de experimentos aleatórios; solução dos problemas via simulação.


1. ROSS, Sheldom. Probabilidade: Um curso moderno com aplicações. Bookman, 8ª. Edição.

2. ROSS, Sheldon. Simulation. Academic Press. 1ª a 5ª edições

3. SCHWARZ, Wolfang. 40 Puzzles and Problems in Probability and Mathematical Statistics. Springer.


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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Processamento de Imagens TCC00203 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Fundamentos, imagem digital: binária, em nível de cinza e colorida. Histogramas, filtros, transformadas. Realce de imagens. Segmentação. Quantização. Amostragem. Sistemas de cores. Percepção visual. Transformações locais, globais e pontuais.



1.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Redes Neurais GET00113 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Fornecer os conceitos básicos das redes Neurais e sua aplicabilidade em problemas de cunho estatístico.


Motivação e propriedades. Redes neurais biológicas e artificiais: neurônios, sinapses e estruturas de redes. Redes feedforward e sua utilização: aproximadores e classificadores. Treinamento: back propagation. Quantizadores vetoriais. Implementação de classificadores e aproximadores por quantização vetorial. Processos de treinamento e esquecimento. Redes realimentadas. Redes de Hopfield e similares. Estabilidade. Comparação entre redes.


1. HAYKIN, Simon. Redes neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001. 900 p. ISBN 85-7307-718-2.

2. KOVÁCS, Zsolt Lásló. Redes neurais artificiais: fundamentos e aplicações : um texto básico. São Paulo: Acadêmica, c1996. 163p

3. GALLANT, Stephen I. Neural network learning and expert systems. Cambridge: MIT Press, 1995. 365 p ISBN 0-262-07145-2.


1. TAFNER, Malcon Anderson; XEREZ, Marcos de; RODRIGUES FILHO, Ilson Wilmar. Redes neurais artificiais: introdução e princípios de neurocomputação. Blumenau: EKO, 1996. 199 p.

2. MÜLLER, Berndt; REINHARDT, Joachim,; STRICKLAND, Michael Thomas, Neural networks: an introduction. 2nd. ed. Heidelberg: Springer-Verlag, c1995. 329 p. (Physics of neural networks) ISBN 3-540-60207-0.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Simulação de Eventos Discretos GET00165 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar a teoria de geração de variáveis aleatórias e processos de Poisson. Gerar simulações por eventos discretos.


Números pseudo-aleatórios. Geração de variáveis aleatórias discretas pelo método da transformada inversa. Geração de variáveis aleatórias contínuas pelo método da transformada inversa e pelo método da aceitação rejeição. Geração de vetores aleatórios discretos e contínuos. Geração de processos de Poisson homogêneos e não homogêneos. Simulação de eventos discretos. Métodos de avaliação da simulação realizada.


1. ROSS, Sheldon M. Simulation. 4th ed. Amsterdam: Elsevier, 2006. 298 p ISBN 978-0-12-598063-0.

2. BANKS, Jerry. Discrete-event system simulation. 5th ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2010. 622 p ISBN 978-0-13-606212-7.


1. JONES, O.; MAILLARDET , R.; ROBINSON, A. Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. Chapman & Hall/CRC, 2009

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Visualização de Dados GET00183 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Desenvolver a habilidade de elaboração de gráficos e esquemas gráficos para um conjunto de dados; explorar padrões e associações dos dados.


Introdução aos conceitos de visualização de dados; tipos de dados. Elementos de um gráfico. Gráficos usando o pacote básico do R. Gráficos usando os pacotes lattice, ggplot2 e googlevis. Outros recursos para visualização de dados.


1. ALCOFORADO, L. F.; CAVALCANTE, C. V.. Introdução ao R utilizando a estatística básica. Niterói: EdUFF, 2014. 116 p. (Coleção Didáticos EdUFF) ISBN 9788522807659.

2. ALCOFORADO, L.F., MARTINS, P.S., Treinando habilidades de elaboração de gráficos com o software R, Departamento de Estatística/UFF, Niterói-RJ, 2011. Disponível em http://www.professores.uff.br/luciane/images/stories/Arquivos/Rgraficos.pdf

3. CORREA, J. C.; GONZALEZ, N., Gráficos Estadísticos com R. 2002. Disponível em https://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf

4. MAINDONALD, J. H. Using R for Data Analysis and Graphics – Introduction, Codes and Commentary. 2008. Disponível em https://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf


1. LANDEIRO, V. L. Introdução ao uso do Programa R, 2011. Disponível em http://cran.r-project.org/doc/contrib/Landeiro-Introducao.pdf

2. LOVALACE, R. Et al. Introduction to visualising spatial data in R, 2015.Disponível em https://cran.r-project.org/doc/contrib/intro-spatial-rl.pdf

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http://www.professores.uff.br/luciane/images/stories/Arquivos/Rgraficos.pdf

https://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf

https://cran.r-project.org/doc/contrib/grafi3.pdf

https://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf

http://cran.r-project.org/doc/contrib/Landeiro-Introducao.pdf

http://cran.r-project.org/doc/contrib/Landeiro-Introducao.pdf

https://cran.r-project.org/doc/contrib/intro-spatial-rl.pdf

https://cran.r-project.org/doc/contrib/intro-spatial-rl.pdf

CONTEÚDO DE ESTUDOS: ECONOMIA

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CONTEÚDO DE ESTUDOS Economia

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Introdução à Economia I SEN00063 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: SEN – Departamento de Economia

CARGA HORÁRIA TOTAL: 60H TEÓRICA: 60H PRÁTICA: 0H ESTÁGIO:


Apresentar os conceitos básicos da organização econômica, da microeconomia e da macroeconomia


Mercados e Governo numa economia capitalista. Os elementos da oferta e da demanda. Microeconomia: demanda e o comportamento do consumidor, produção e organização empresarial, análise de custos, concorrência perfeita e monopólio. Macroeconomia: visão geral, contas nacionais, consumo e investimento, fundamentos da oferta e da demanda agregada, moeda e bancos comerciais, Banco central e política monetária, inflação e desemprego.


1. SAMUELSON, R.; NORDHAUS, W.W. Economia. McGraw-Hill, 1993


1. DORNBUSH, R.; FISCHER, S. Macroeconomia. McGraw-Hill, 1991.

2. VARIAN, H.R. Microeconomia, Campos, 1994.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Teoria Econômica Aplicada I SEN00070 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os principais conceitos da microeconomia


Noções de introdução à economia; conceitos básicos: a questão alocativa e o sistema de preços; funcionamento de uma economia de mercado; noções de microeconomia: formação de preços.


1. MANKIW, G. Introdução à Economia. Tradução da 4ª. Edição americana. Cengage Learning, 2010.


1. KRUGMAN, P.; WELLS, R. Introdução à Economia. Tradução da 3ª edição americana. Elsevier/Campos, 2015.

20




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Teoria Econômica Aplicada II SEN00071 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os principais conceitos macroeconômicos


Introdução e definições básicas. Noções de macroeconomia. Produção e o mercado. Noções de economia brasileira. Desenvolvimento econômico brasileiro. Planos econômicos e moedas do Brasil.


1. KRAEMER, A. Noções de Macroeconomia. Editora Sulina, 1983

2. BACHA, E. Introdução à Macroeconomia: uma perspectiva brasileira. Ed. Campos, 1991. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1. MACEDO e SILVA, A. C. Macroeconomia. Vozes, 1999.

2. TROSTER, R.L.; MOCHÓN, F. Introdução à Economia. SãoPaulo: Makron Books, 2002.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Econometria I SEN00082 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Revisão: estimação, propriedades dos estimadores, teoria assintótica, distribuições amostrais, intervalos de confiança, testes de hipóteses. Estimação de mínimos quadrados ordinários: modelos de duas e k variáveis. Extensões do modelo de regressão linear clássico: modelos restritos, estimadores de máxima verossimilhança, testes baseados na verossimilhança, variáveis dummy, testes de quebras estruturais, mínimos quadrados recursivos, testes de restrições não lineares, seleção de modelos.


1. WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: uma abordagem moderna. Thomson Learning, 2005.

2. GUJARATI, D. N. Econometria Básica. Campus, 2006 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1. HILL, R.C.; GRIFFITHS, W.E.; JUDGE, G.G. Econometria. Saraiva, 2003.

2. RUBINFELD, D. Econometria: Modelos & Previsões. Campus, 2004.

3. STOCK, J.H.; WATSON, M.W. Econometria. Addison-Wesley, 2004.

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Econometria II SEN00121 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Cross-section: regressão múltipla estimação e regressão múltipla inferência; séries temporais: regressão múltipla; panel data.



1.

23




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Laboratório de Econometria SGE00017 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO:

SGE – Coordenação do Curso de Graduação em Ciências Econômicas



Treinar os alunos na utilização da Econometria por meio de exercícios analíticos e de exercícios aplicados resolvidos em microcomputador (Laboratório de Econometria)


Aplicação de exercícios referentes à teoria da disciplina Econometria I (SEN00082)


1. WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: uma abordagem moderna. Thomson Learning, 2005.

2. GUJARATI, D. N. Econometria Básica. Campus, 2006 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1. HILL, R.C.; GRIFFITHS, W.E.; JUDGE, G.G. Econometria. Saraiva, 2003.

2. RUBINFELD, D. Econometria: Modelos & Previsões. Campus, 2004.

3. STOCK, J.H.; WATSON, M.W. Econometria. Addison-Wesley, 2004.

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CONTEÚDO DE ESTUDO: ESTATÍSTICA

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CONTEÚDOS DE ESTUDOS Estatística

NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Análise de Sobrevivência e Confiabilidade GET00147 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GET - Departamento de Estatística



Apresentar métodos de análise de sobrevivência e confiabilidade. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Características especiais de dados de sobrevivência. Funções de sobrevivência e de risco. Alguns procedimentos não paramétricos. Modelagem de dados de sobrevivência e confiabilidade: modelos paramétricos, modelo de tempo de falha acelerado, modelo de regressão de Cox. Variáveis dependentes do tempo. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. COLOSIMO, Enrico Antônio; GIOLO, Suely. Análise de sobrevivência aplicada. São Paulo: Blucher, c2006. 367p ISBN 85-212-0384-5.

2. KLEIN, John P.,; MOESCHBERGER, Melvin L. Survival analysis: techniques for censored and truncated data. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, c2010. 536p (Statistics for biology and health) ISBN 978-1-4419-2985-3.

3. CARVALHO, M. S. et al. Análise de Sobrevivência: Teoria e Aplicações em Saúde, 2a edição (revista e ampliada). Fiocruz, 2011. ISBN: 978-85-7541-216-9


1. COX, D. R.; OAKES, D. Analysis of survival data. London: Chapman and Hall, c1998. 201p ISBN 0-412-24490-X.

2. SMITH, Peter J. Analysis of failure and survival data. Boca Raton: Chapman and Hall, c2002. 254p (Texts in statistical science) ISBN 1584880759.

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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Análise Estatística de Dados Categóricos GET00145 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GET – Departamento de Estatística (GET)



Apresentar modelos para análise de dados categóricos, com ênfase nos modelos tipo regressão. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Introdução aos dados categóricos. Modelos para variáveis com respostas binárias. Modelos log-lineares. Modelos para variáveis com respostas multinomiais. Análise de dados com respostas categóricas repetidas. Seleção de modelos e medidas de qualidade de ajuste. Teoria assintótica para modelos paramétricos. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. AGRESTI, Alan. An introduction to categorical data analysis. 2.ed. New Jersey: Wiley Interscience, 2007. 372p ISBN 978-0-471-22618-5.

2. CANTON, Adolpho Walter Pimazoni; Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística coord. 4: 1980 : Rio de Janeiro, RJ). Análise de dados categorizados. Rio de Janeiro: [s.n.], 1980. 79p

3. FIENBERG, Stephen E. The analysis of cross-classified categorical data. Cambridge: Mir Publisher, 1977. 151p ISBN 0-262-06063-9.


1. BISHOP, Yvonne M. M.; FIENBERG, Stephen E.; HOLLAND, Paul W.; LIGHT, Richard J.; MOSTELLER, Frederick. Discrete multivariate analysis: theory and practice. Cambridge: MIT Press, 1976. 557 p ISBN 0-262-02113-7.

2. PEREIRA, Júlio Cesar Rodrigues. Análise de dados qualitativos: estratégias metodológicas para as ciências da saúde, humanas e sociais. São Paulo: EDUSP, 2004. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, 2004. 156p ISBN 85-314-0523-8.

3. PAULINO, C.D.; SINGER, J. Análise de Dados Categorizados. Edgard Blucher, 2006.

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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Análise Estatística de Dados Longitudinais GET00146 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GET – Departamento de Estatística (GET)



Apresentar os modelos mais utilizados na análise de dados longitudinais, que acontecem com frequência na prática da estatística.


Considerações de desenhos. Explorando dados longitudinais. Modelos lineares gerais para dados longitudinais. Modelos paramétricos para a estrutura de covariância. Métodos de análise de variância. Modelos lineares generalizados para dados longitudinais. Modelos com efeitos aleatórios.


1. Weiss, Robert E. Modeling Longitudinal Data. Springer,

2. Diggle, Peter J. et al. Analysis of longitudinal data. Oxford University Press, 2001.

3. Fitzmaurice, Garret M.; Laird, Nan M.; Ware, James H. Applied Longitudinal Analysis. Wiley,


1. Hand, David J.; Crowder, Martin. Practical longitudinal data analysis. Chapman & Hall/CRC, 1996.

28



CONTEÚDO DE ESTUDOS Estatística

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Análise Multivariada II GET00187 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )


CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 50 H PRÁTICA: 18 H ESTÁGIO: 0



Análise descriminante. Árvore de classificação. Análise de correspondência. Escalonamento multidimensional.



1.

29




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Auxílio Multicritério à Decisão TEP00098 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: TEP – Departamento de Engenharia de Produção

CARGA HORÁRIA TOTAL: 60H TEÓRICA: 42 H PRÁTICA: 18 H ESTÁGIO:



A relevância do auxílio multicritério à decisão para a engenharia de produção. Conceito de decisões multicritério. Fundamentação teórica do apoio multicritério à decisão. Métodos ordinais. Principais métodos das escolas americana e europeia de multicritério.



1.

30




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Confiabilidade Industrial TEP00119 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Função confiabilidade. Vida esperada. Taxa de falhas e a função falha instantânea. Vida da confiável. Principais distribuições utilizadas em confiabilidade. Funções confiabilidade falha instantânea e vida confiável das principais distribuições utilizadas em confiabilidade. Modelos de sistemas em confiabilidade. Sistemas com componentes em série. Sistemas redundantes em espera ou "standby". Acionador ou trocador perfeito. Acionador ou trocador imperfeito. Sistemas complexos. Planejamento probabilístico em engenharia. Distribuições de tensão e de resistência. Fator de segurança e a confiabilidade. Limites para a confiabilidade em projetos probabilísticos.



1.

31




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Controle Estatístico da Qualidade GET00148 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar as ferramentas estatísticas para o controle da qualidade.


Introdução ao controle da qualidade. Conceitos de qualidade total. Controle estatístico da qualidade. Gráficos de controle. Inspeção da qualidade por atributos e por variáveis. Análise da capacidade de processos. Outras técnicas de controle estatístico de processos. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. MONTGOMERY, Douglas C. Introdução ao controle estatístico da qualidade. 4.ed. Rio de Janeiro: Livro Técnico, 2004. 513 p ISBN 8521614004 (Broch.).

2. COSTA, Antonio Fernando Branco; EPPRECHT, Eugênio Kahn; CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Controle estatístico de qualidade. 2.ed. São Paulo: Atlas, 2005. 334 p ISBN 8522441561 (broch.)..

3. TRIOLA, Mario F. Introdução à estatística. 10. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, c2008. 696p ISBN 9788521615866.


1. DERMAN, Cyrus; ROSS, Sheldon M. Statistical aspects of quality control. San Diego: Academic Press, c1997. 200p (Statistical Modeling and Decision Science) ISBN 0122100107.

2. STATISTICAL methods for quality control. 4th ed. Genebra: ISO, 1995. 2.v ISBN 92-67-10211-7.

32




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Delineamento de Experimentos GET00149 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Capacitar o aluno para o delineamento e análise de estudos observacionais e experimentais.


Principais tipos de estudos observacionais e variações recentes das suas formulações originais. Principais tipos de estudos experimentais – com um ou mais fatores – e variações recentes das suas formulações originais. Efeitos fixos, aleatórios e mistos. Seleção de unidades de avaliação. Tamanho de amostra por grupo. Principais ferramentas de análise.


1. MONTGOMERY, D. C. Design and analysis of experiments. Wiley, 2004.

2. CALEGARE, A. J. A. Introdução ao Delineamento de Experimentos. Edgard Blücher, 2009.

3. WERKEMA, M.C.C.; AGUIAR,S. Planejamento e análise de experimentos: como identificar as principais variáveis influentes em um processo. Fundação Christiano Ottoni, 1996.


1.

33




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística Aplicada à Genética GET00150 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar as principais ferramentas de estatística utilizadas em genética.


Estimação de proporções genotípicas e alélicas. Desequilíbrio. Diversidade. Análise de dados de família. Árvores fitogenéticas. Análise de dados moleculares. Uso de programas específicos.


1. ANDRADE, M.; PINHEIRO, H.P. Métodos Estatísticos Aplicados em Genética Humana. ABE, 2002.

2. LESK, A. M. Introdução à Bioinformática. Artmed, 2007.

3. THOMAS, D. C. Statistical Methods in Genetic Epidemiology. Oxford University Press, 2004.


1. SPEED, T. Statistical analysis of gene expression microarray data. Chapman&Hall/CRC, 2003

2. TAMARIN, R.H. Principles of Genetics, 7th edition. McGraw-Hill, 2001.

34




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística Aplicada II GET00186 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar problemas práticos de modelagem do dia-a-dia de um profissional de Estatística, complementando a formação dos alunos no planejamento e na resolução destes problemas.


Discussão de temas relacionados com assessoria e consultoria estatística. Planejamento e análise de dados de problemas envolvendo modelos lineares, séries temporais e análise multivariada.


1. DRAPER, Norman Richard; SMITH, Harry. Applied regression analysis. 3rd. Ed. New York: J. Wiley & Sons, c1998. 7,6p (Wiley Series in Probability and Statistics) ISBN: 0-471-17082-8

2. JOHNSON, Richard A.; WICHERN, Dean W. Applied multivariate statistical analysis. 6th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, c2007. 773p. ISBN: 0-13-187715-1.

3. MORETTIN, Pedro Alberto; TOLOI, Clélia M. C. Análise de séries temporais. São Paulo: Blucher 2006. 538p

4. DeGROOT, M. H.; SCHERVISH, M. J. Probability and Statistics. 3rd edition. Addison Wesley, USA: 2002


1. FREUND, Rudolf J.; WILSON, William J.; AS, Ping. Regression analysis: statistical modeling of response variable. 2nd. Ed. San Diego: Academic Press, c2006. 459p ISBN: 978-0-12-088597-8

2. MINGOTI, Sueli Aparecida. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte 2005. 295p ISBN: 857041451X

3. CHATFIELD, Chris. The Analysis of time series: an introduction. 6th ed. Boca Raton: Chapman and Hall, c2004. 333p (Texts Statistical Science) ISBN 1-58488-317-0

35




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística em Epidemiologia GET00152 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os principais conceitos em epidemiologia e seu uso na vigilância e na determinação de fatores de causalidade de fenômenos que sistematicamente afetam populações. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Modelo BEINGS. Classificação Internacional de Doenças e Causas de Óbito. História Natural de uma doença. Avaliação de intervenção. Medidas epidemiológicas. Vigilância epidemiológica. Epidemias e endemias: Investigação. Causalidade. Dificuldades em pesquisas de causalidade. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. JEKEL, James F.; KATZ, David; ELMORE, Joann G. Epidemiologia, bioestatística e medicina preventiva. 2 ed. Porto Alegre: Artmed, 2005. 432p ISBN 85-363-0296-8.

2. MEDRONHO, Roberto A. (Coord.). Epidemiologia. 2. ed. São Paulo: Atheneu, 2009. 685 p ISBN 978-85-7379-999-6.

3. JEWELL, Nicholas P. Statistics for epidemiology. Boca Raton: Chapman and Hall, c2004. CRC Press, c2004. 333p (Texts in statistical science series) ISBN 1584884339.


1. WOODWARD, Mark. Epidemiology: study design and data analysis. 2nd ed. Boca Raton: Chapman and Hall, c2005. xix, 849p ISBN 1584884150.

36




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística em Finanças I GET00154 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os conceitos básicos de Matemática Financeira. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Juros; taxas; regimes de capitalização contínua e descontínua; montante e valor atual. Equivalência de capitais; vencimentos; compra a prazo. Estudo das anuidades. Amortização de dívidas; diversos métodos de amortização; correção monetária.


1. BELO, Haroldo da Costa. Matemática financeira. Rio de Janeiro: Fundação CECIERJ, 2005. 131 p ISBN 8576481669.

2. SAMANEZ, Carlos Patricio. Matemática financeira aplicações à analise de investimentos. 4. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008. 274p ISBN 9788576050841.

3. AZEVEDO, Gustavo Henrique Wanderley de. Seguros, matemática atuarial e financeira: uma abordagem introdutória. São Paulo: Saraiva, 2008. 312 p ISBN 978-85-02-06779-0.


1. FARO, Clovis de. Fundamentos da matemática financeira: uma introdução ao cálculo financeiro e à análise de investimentos de risco. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2006. 458 p ISBN 978-85-02-05527-8.

2. BRUNI, Adriano Leal; FAMÁ, Rubens. Matemática financeira: com HP 12C e Excel. 5. ed. São Paulo: Atlas, 2008. 468 p (Finanças na prática) ISBN 978-85-224-5141-8.

37




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística em Finanças II GET00101 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar ao aluno aplicações estatísticas em finanças. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Sistema Financeiro Nacional; Tipos de Mercado; Instrumentos de Negociações; Escolas de Análise de Investimentos; Aplicações das ferramentas Estatística em Finanças. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. Curso de mercado financeiro / Coordenadores: Iran Siqueira Lima, Gerlando Augusto Sampaio Franco de Lima, Renê Coppe Pimentel, 2012. 417 p. ISBN 9788522469260.

2. FORTUNA, Eduardo. Mercado financeiro: produtos e serviços. 18. ed. rev. atual. e ampl. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2010. 986 p ISBN 978-85-7303-972-6.

3. CASAROTTO FILHO, Nelson; KOPITTKE, Bruno Hartmut. Análise de investimentos: matemática financeira, engenharia econômica, tomada de decisão, estratégica empresarial. 9. ed. São Paulo: Atlas, 2000. 458 p. ISBN 8522425728.


1. ASSAF NETO, Alexandre. Finanças corporativas e valor. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2012. 762 p ISBN 9788524473137.

2. SILVA, José Pereira da,. Gestão e análise de risco de crédito. 5.ed. São Paulo: Atlas, 2006. 423p

38


(EC) FORMULÁRIO Nº 13 – ESPECIFICAÇÃO DA DISCIPLINA/ATIVIDADE

CONTEÚDO DE ESTUDOS ESTATÍSTICA

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística Espacial I GET00153 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar as principais ferramentas estatísticas de análise de dados distribuídos continuamente no espaço ou agregados em áreas para explorar, visualizar e fazer inferências. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Principais ferramentas na análise estatística de dados espaciais. Princípios teóricos da Geoestatística. Medidas de dependência espacial. Semivariograma e métodos de estimação de parâmetros. Predição linear e krigagem. Validação do modelo. Anisotropia. Autocorrelação espacial. Estimadores pontuais clássicos e bayesianos, locais e com dependência espacial. Construção de escalas de cores. Mapas coropléticos.


1. CRESSIE, Noel A. C. Statistics for spatial data. New York: J. Wiley & Sons, c1993. xx, 900p (Wiley series in probability and mathematical statistics) ISBN 0-471-00255-0.

2. BANERJEE, Sudipto; CARLIN, Bradley P.; GELFAND, Alan E. Hierarchical modeling and analysis for spatial data. Boca Raton: Chapman and Hall, c2004. 448p (Monographs on statistics and applied probability ; 101) ISBN 1-58-488-410-X.


1. WALLER, Lance A.; GOTWAY, Carol A. Applied spatial statistics for public health data. New Jersey: Wiley Interscience, c2004. 494p ISBN 0-471-38771-1.

2. LANDIM, P.M.B. Análise Estatística de Dados Geológicos. Rio Claro: Laboratório de Geomatemática - Publicação Didática no. 4, 1993.

39




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística na Construção de Escalas GET00151 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Determinar a construção e as qualidades sociométricas de escalas de medida de construtos sociais.


Métodos de julgamento comparativo, de julgamento categórico e de soma constante. Escala de Saaty. Método métrico de Torgerson. Método não-métrico de Kruskal. Análise de unfolding. Escalas de atitudes, escala de Thurstone, escala de Likert, escala de Guttman. Métodos de proximidade.


1. SAATY, T.. Métodos de Análise Hierárquica. McGraw-Hill, 1980

2. PASQUALI, L. (Org.). Teoria e Métodos de Medida em Ciência do Comportamento. UnB-INEP, 1996.

3. SPECTOR, P.E. Summated Rating Scale Construction. Sage , 1992.


1. KREFT, I.; LEEUW, J. Introducing multilevel modeling. Sage, 1998.

2. BORG, I.; GROENEN, P.J.E. Modern multidimensional Scaling: Theory and Applications, 2nd edition. Springer, 2005.

40




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estatística Não Paramétrica GET00155 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: ESTATÍSTICA (GET)



Apresentar ferramentas mais avançadas dentro da abordagem não paramétrica, incluindo alguns testes de hipóteses e regressão não paramétrica.


Testes para uma amostra: binomial, sequências e aleatoriedade, simetria e ponto-mudança. Testes para duas ou mais amostras independentes: Exato de Fisher, mediana, Kolmogorov-Smirnov, permutações, Siegel, Jonckheere. Testes para duas ou mais amostras pareadas: Cochran e Page. Medidas de associação: coeficientes de Cràmer, Spearman, Kendall e Kappa. Regressão não paramétrica simples. Métodos de suavização: kernel, vizinhos mais próximos, polinomial e splines.


1. SIEGEL, S.; CASTELLAN Jr., J. Estatística Não-paramétrica para Ciências do Comportamento, 2ª. Edição. Artmed., 2006.

2. CONOVER, W. J. Practical nonparametric statistics. 3rd ed. New York: J. Wiley & Sons, c1999. viii, 584p (Wiley series in probability and statistics. Applied probability and statistics section) ISBN 0-471-16068-7.

3. DIAS, R. Nonparametric Estimation: Smoothing and Data Visualization. Disponível em [http://www.ime.unicamp.br/~dias/SDV.pdf].


1. HOLLANDER, Myles; WOLFE, Douglas A. Nonparametric statistical methods. 2nd. ed. New York: J. Wiley & Sons, c1999. 787p (Wiley series in probability and statistics) ISBN 0-471-19045-4.

2. TAKEZAWA, K. Introduction to Nonparametric Regression. Wiley, 2005.

41




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Estudos Demográficos GET00156 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar ao aluno os conceitos básicos de demografia e as principais técnicas de projeções populacionais.


Conceitos básicos em Demografia. Fontes de dados demográficos. Projeções populacionais. Fatores estáticos. Coeficientes e Índices. Principais técnicas de projeção: análise por coortes . BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. ROLLET, Catherine. Demografia: introdução à demografia. Porto: Porto Editora, 2007. 158p (Coleção Síntese) ISBN 9789720350619.

2. CARVALHO, José Alberto Magno de ; SAWYER, Diana Oya; RODRIGUES, Roberto do Nascimento. Introdução a Alguns Conceitos Básicos e Medidas em Demografia, 2ª edição. ABEP, 2002. Disponível em [http://www.abep.nepo.unicamp.br/docs/outraspub/textosdidaticos/tdv01.pdf]

3. NADALIN, S. O. A Demografia numa Perspectiva Histórica. ABEP, 1994. Disponível em [http://www.abep.nepo.unicamp.br/docs/outraspub/textosdidaticos/tdv02.pdf]


1. KEYFITZ, Nathan; CASWELL, Hal. Applied mathematical demography. 3rd. ed. New York: Springer-Verlag, c2005. 555p (Statistics for biology and health) ISBN 0387225374.

42




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Fontes de Informação GET00134 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )



DISCIPLINA/ATIVIDADE: OBRIGATÓRIA ( ) OPTATIVA ( ) OBJETIVOS DA DISCIPLINA/ATIVIDADE:

Apresentar as possíveis fontes de informação e, para cada uma delas, mostrar como selecionar as informações relevantes para a execução de uma determinada pesquisa.


Principais fontes e bancos de dados. Procedimentos de acesso, seleção de variáveis relevantes e seus possíveis usos. Dados de institutos federais (IBGE, IPEA, DATASUS) e de órgãos ligados ao governo federal (INSS, ANAC, INEP). Dados de abrangência estadual e municipal (Fundação CEPERJ e SEADE). Dados de organizações internacionais (OMS, CDC, OMC, UNICEF, ONU, FMI e Banco Mundial).


1. CENDÓN, Beatriz Valadares; CAMPELLO, Bernadete Santos; KREMER, Jeannette Marguerite (Org.). Fontes de informação para pesquisadores e profissionais. 2. reimpr. Belo Horizonte: Editora UFMG, 2007. 319 p (Aprender). ISBN 8570412096 (broch.).

2. www.ibge.gov.br

3. www.ipea.gov.br

4. www.cide.rj.gov.br BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1. SILVA, Angélica de Azevedo. Fontes de informação na internet e critérios de seleção: considerações e sugestões. UFF, 2008

2. TOMAÉL, Maria Inês; VALENTIM, Marta Lígia Pomim. Avaliação de fontes de informação na internet. Londrina: EDUEL, 2004. 155 p ISBN 8572164030 (broch.).

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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) História do Pensamento Estatístico GET00157 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Permitir ao aluno a aquisição de uma visão integrada, consistente e crítica do desenvolvimento teórico-filosófico e da aplicação dos métodos e técnicas da Estatística.


História e filosofia da Estatística e da Teoria de Probabilidade da antiguidade aos dias atuais. Principais personagens do desenvolvimento da Estatística e da Teoria de Probabilidade. Divergências teóricas e conceituais entre correntes estatísticas e probabilísticas. Importância e contribuição de outras áreas do conhecimento no desenvolvimento da Estatística e da Teoria de Probabilidade.


1. MEMÓRIA, J.M. P. Breve História da Estatística. Texto para Discussão 21. Embrapa Informação Tecnológica, 2004.

2. COPI, I. M. Introdução à Lógica, 3ª edição. Mestre Jou, 1981.

3. POPPER, K. R. Conhecimento Objetivo: Uma Abordagem Evolucionária. Itatiaia, 1975.

4. SALSBURG, D. Uma senhora toma chá...: Como a Estatística revolucionou a ciência no século XX. Jorge Zahar, 2009.


1. SENRA, N.C. História das estatísticas brasileiras - Estatísticas desejadas (1822-c.1889) IBGE, 2006.

44




NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Lógica Difusa GET00105 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Propiciar meios para o tratamento objetivo do significado de termos linguísticos utilizados nas classificações; a compreensão do processo de argumentação lógica sustentada em premissas que incluam termos imprecisos, informação aproximada, ausência de informação, complexidade estrutural, com ou sem incerteza associada; a construção de sistemas especialistas baseados em regras difusas.


Conjuntos difusos. Aproximação linguística. Lógica difusa. Raciocínio aproximado. Aplicações aos sistemas especialistas, à teoria de controle e à estatística.


1. SIMÕES, Marcelo Godoy; SHAW, Ian S. Controle e modelagem Fuzzy. São Paulo: Blucher, 2007. 186 p ISBN 978-85-212-0416-9.

2. OLIVEIRA JUNIOR, H.A. Lógica Difusa: Aspectos Práticos e Aplicações. Interciência, 1999.

3. WEBER, L.; KLEIN, P.A.T. Aplicação da Lógica Fuzzy em Software e Hardware. ULBRA, 2003


1. ZIMMERMANN, H. J. Fuzzy set theory and its applications. 3. ed. La Salle: Kluwer Academic Publishers, 1996. 435 p ISBN 0-7923-9624-3.

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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelagem Estatística de Fenômenos Biológicos GET00160 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os principais modelos para descrição de fenômenos fisiológicos e de transmissão de doenças e a determinação de seus parâmetros.


Histórico da modelagem de sistemas biológicos. Fontes de dados e mensuração. Princípios básicos de fisiologia. Modelagem de fenômenos fisiológicos. Modelos compartimentais. Modelagem de transmissão de doenças. Modelos múltiplos. Simulação de cenários. Estimação de parâmetros.


1. ISTAS, J. Mathematical Modeling for the Life Sciences. Springer, 2005.

2. WILKINSON, D. J. Sthocastic Modeling for Systems Biology, 2nd edition. Chapman&Hall/CRC, 2011.

3. ALLMAN, E.S.; RHODES, J.A. Mathematical Models in Biology: An Introduction. Cambridge University Press, 2003.


1. HAUSCHKE, D.; STEINIJANS, V.; PIGEOT, I. Bioequivalence Studies in Drug Development: Methods and Applications. Wiley, 2007

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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelagem Hierárquica de Dados GET00161 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Dados com estrutura hierárquica acontecem com frequência na prática estatística em várias áreas do conhecimento. O aluno terá a oportunidade de se familiarizar com essa técnica em aplicações nas diversas áreas, inclusive nas áreas de Ciências Sociais e Ciências da Vida.


Estrutura dos dados hierárquicos. A lógica dos modelos hierárquicos. Princípios de estimação e testes de hipóteses. Modelos em três níveis. Adequação dos modelos hierárquicos.


1. BENERJEE, S.; CARLIN, B.; GELFAND, A.E. Hierarchical Modeling and Analysis of Spatial Data. Chapman&Hall/CRC, 2003.

2. MIGON, H.S.; SOUZA, A.D. P.; SCHMIDT, A.M. Modelos Hierárquicos e Aplicações. 18º SINAPE, 2008.

3. GELMAN, A.; HILL, J. Data Analysis Using Regression and Multilevel / Hierarquical Models. Cambridge University Press, 2006.


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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelo em Espaço de Estado I GET00088 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Este Curso tem por objetivos a apresentação detalhada dos modelos em espaço de estado lineares, a obtenção de formas em espaço de estado lineares para muitos modelos importantes que são usados séries temporais, e um rigoroso tratamento das equações do filtro de Kalman, estas últimas constituindo o ferramental estatístico central para estimação de um modelo linear. O curso também terá forte apelo computacional, no sentido de que os Alunos serão incentivados, no decorrer do curso, a fazer diversas implementações.


O modelo em espaço de estado linear: definição, conceitos auxiliares, exemplos. Delimitação do problema da estimação do estado. Filtro de Kalman: deduções alternativas, interpretações, propriedades, implementação. Previsão, atualização, suavização. Estimação de valores ausentes, previsão k-passos à frente. Inicialização: método “big κ”, filtro de Kalman inicial exato. Tratamento univariado para modelos multivariados. Restrições lineares no vetor de estado: filtros de Kalman restritos aumentado e reduzido. Introdução ao método da máxima verossimilhança para parâmetros desconhecidos. Verossimilhança difusa.


1. HARVEY, A. Time Series Models. 2ª edição. Harvester Wheatsheaf, 1993.

2. KOOPMAN, S. J.; DURBIN, J. Time Series Analysis by State Space Methods. Oxford University Press, 2001.

3. EUBANK, R. L. A Kalman Filter Primer. Chapman & Hall / CRC, 2005


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NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelos Bayesianos de Previsão GET00159 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar os principais modelos Bayesianos para séries temporais e suas aplicações


Modelo Linear Dinâmico. Modelo Polinomial de Primeira Ordem. Modelo Linear Dinâmico Geral. Modelos de Tendência e Sazonalidade. Modelo de Regressão Dinâmica.


1. WEST, Mike; HARRISON, Jeff. Bayesian forecasting and dynamic models. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, c1997. 680p (Springer Series in Statistics) ISBN 038794725-6.

2. POLE, Andy; WEST, Mike; HARRISON, Jeff. Applied Bayesian forecasting and time series analysis. New York: Chapman and Hall, c1994. xviii, 409p (Texts in Statistical Science) ISBN 0-412-04401-3.


1. MIGON, Hélio dos Santos; GAMERMAN, Dani; RODRIGUEZ, Romy. Introdução aos Modelos Dinâmicos. Disponível em [http://www.din.uem.br/sbpo/sbpo2004/pdf/arq0278.pdf]

2. EHLERS, Ricardo. Análise de Séries Temporais. Disponível em [http://conteudo.icmc.usp.br/pessoas/ehlers/stemp/stemp.pdf]

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Modelos Lineares II GET00162 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Ensinar ao aluno a fazer inferência, diagnósticos e realizar predições na classe dos modelos lineares generalizados.


Modelos lineares generalizados. Modelos para dados binários, categóricos, de contagem e proporções. Estimação pelo método da máxima verossimilhança. Inferência nos modelos lineares generalizados. Diagnósticos.


1. MCCULLAGH, P.; NELDER, J. A. Generalized linear models. 2nd ed. Boca Raton: Chapman and Hall, 1989. xix, 511p (Monographs on Statistics and Applied Probability 37) ISBN 0-412-31760-5.

2. AGRESTI, Alan. An introduction to categorical data analysis. 2.ed. New Jersey: Wiley Interscience, 2007. 372p ISBN 978-0-471-22618-5.

3. DEY, Dipak K.; GHOSH, Sujit K.; MALLICK, Bani K. Generalized linear models: a Bayesian perspective. New York: Marcel Dekker, c2000. 423p (Biostatistics: a series of references and textbooks) ISBN 0-8247-9034-0.


1. DOBSON, A.J., BARNETT, A. An Introduction to Generalized Linear Models, 3rd edition. Chapman & Hall 2008

2. TURKMAN, M. Antónia Amaral; SILVA, Giovani Loiola. Modelos Lineares Generalizados: Da teoria à prática. Disponível em [https://docs.ufpr.br/~taconeli/CE225/tp.pdf]

50




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Pesquisa de Mercado GCO00363 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GET – Departamento de Comunicação Social




Sistema de informação de marketing. A importância da pesquisa de mercado no processo decisório. A natureza da pesquisa: qualitativa e quantitativa. Fases de um projeto de pesquisa. Tipos de pesquisa de mercado, análise dos dados e relatório. Introdução à pesquisa motivacional.



1.

51




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Pesquisa Operacional I TEP00117 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Modelagem em pesquisa operacional. Programação linear. Programação inteira.



1.

52




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Planejamento de Experimentos TEP00135 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Introdução. Experimentos com um fator: análise de variância. Planejamentos fatoriais com 2 níveis. Planejamentos fatoriais fracionados com 2 níveis. Modelos de ajuste por regressão. Metodologia de superfície de resposta. Experimentos com fatores aleatórios. Planejamentos aninhados e split-plot.



1.

53




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Teoria da resposta ao Item GET00166 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Apresentar formas de construção de escalas de habilidades em processos quantitativos de avaliação.


Principais modelos matemáticos uni e multidimensionais. Função característica do item. Análise gráfica e algébrica dos itens. Estimação dos parâmetros dos itens e dos parâmetros populacionais. Equalização, construção e interpretação da Escala de Habilidade. Estimação das habilidades. Recursos Computacionais.


1. ANDRADE, D.F.; TAVARES, H.R.; VALLE, R.C. Teoria da Resposta ao Item: Conceitos e Aplicações. ABE, 2000.

2. PASQUALI, L. TRI – Teoria de Resposta ao Item: Teoria, Procedimentos e Aplicações. LabPAM/UnB, 2007.

3. PASQUALI, L. Psicometria: Teoria dos Testes na Psicologia e na Educação. Vozes, 2003.


54




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Teoria Estatística da Decisão GET00167 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )


CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 68 H PRÁTICA: ESTÁGIO: 0


Fornecer os fundamentos para o auxílio à decisão no contexto estatístico.


Conceitos básicos. Árvores de decisão. Teoria da utilidade. Diagramas de influência. Estimação bayesiana na análise de decisão.


1. CAMPELLO DE SOUZA, F. M. Decisões Racionais em Situações de Incerteza, 2ª edição. Vade Mecum, 2007.

2. LINDLEY, D.V. Making decisions. Wiley, 1985

3. DEGROOT, M.H. Optimal Statistical Decision. Wiley, 2004.


55

CONTEÚDO DE ESTUDOS: FORMAÇÃO COMPLEMENTAR

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CONTEÚDO DE ESTUDOS Formação Complementar

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Administração Aplicada à Engenharia TEP00108 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Introdução ao estudo da administração de empresas. A evolução da teoria geral da administração: abordagens clássica, humanística, estruturalista, comportamental, sistêmica e holística. Planejamento empresarial. Teoria da decisão e principais modelos de otimização usados na administração de empresas. A administração da empresa industrial e de serviços: administração da produção, administração da comercialização, administração financeira e administração dos recursos humanos.



1.

57




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Contabilidade Geral STC00115 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: STC – Departamento de Contabilidade




Contabilidade: campo de atuação financeiro, especializações, estática patrimonial: ativo, passivo, patrimônio líquido, equação do patrimônio. Procedimentos contábeis. Variação da situação líquida. Fatos contábeis. Regime de competência de exercício. Operações com mercadorias. Avaliação e contabilização. Problemas contábeis diversos. Previsão para devedores duvidosos, práticas de controle: de caixa e bancos, ativo permanente. Depreciação, exaustão, amortização, baixa de ativo fixo. O balanço.



1.

58




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Empreendedorismo TEP00006 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Origens e histórico do empreendedorismo; características do comportamento empreendedor; empreendedorismo na área tecnológica; cultura empreendedora; plano de negócio; empreendedorismo, incubadoras e inovação



1.

59




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Gerenciamento de Projetos I TEP00111 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Conceitos básicos sobre projetos. Exemplos de projetos. Definição de projetos. Projetos como um empreendimento. Seleção de um projeto. Uma visão geral sobre metodologias de gerenciamento de projetos pmbok guide & iso 10.006. O gerente de um projeto. Perfil e características básicas. Estruturas organizacionais orientadas para projetos. Estruturas organizacionais orientadas para projetos. Desenho organizacional. Cultura e poder dentro das organizações. Planejamento de um projeto. Gestão de riscos de um projeto. Controle de um projeto. Auditoria de um projeto. Fechamento de um projeto.



1.

60




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Laboratório de leitura e interpretação de textos GLC00293 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )





Ementa variável.



1.

61




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Libras I GLC00292 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GLC– Departamento de Letras Clássicas e Vernáculas




Definição de libras, cultura e comunidade surda; surdos quanto à minoria linguística; retrospectiva da educação de surdos no brasil - escuta brasil; aquisição da língua de sinais por crianças surdas; diversos aspectos da gramática da libras; alfabeto manual e sistema de transcrição para libras; expressão faciais afetivas e expressões faciais especificas: interrogativas, exclamativas, negativas e afirmativas; homonímia e polissemia; quantidade, número cardinal e ordinal; valores monetários; estruturas interrogativas; uso do espaço e comparação; classificadores para formas; classificadores descritivos para objetos; localização espacial e temporal; famílias; alimentos; transportes.



1.

62




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Tópicos de Contabilidade II STC00103 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: STC – Departamento de Contabilidade




A ementa será apresentada de acordo com o tema apresentado.



1.

63

CONTEÚDO DE ESTUDO: MATEMÁTICA

64



CONTEÚDO DE ESTUDOS Matemática

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Análise I GAN00152 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GAN – Departamento de Análise




Conjuntos finitos, infinitos e enumeráveis. Completude dos números reais. Sequências e séries em R. Topologia da Reta. Limites de funções. Continuidade. Teorema do valor intermediário. Teorema de Weierstrass.



1.

65




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Cálculo III-A GMA00111 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GMA – Departamento de Matemática Aplicada



Apresentar e aplicar os teoremas fundamentais do Cálculo.


Operadores diferenciais elementares. Integrais múltiplas. Integral de linha. Integral de superfície. Teorema de Green. Teorema de Stokes. Teorema de Gauss.


1. ANTON, H. Cálculo: um novo horizonte. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2000. 552p.; v. 2

2. GUIDORIZZI, H. L. Um curso de cálculo. 5.ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 2002. V.2-3.

3. PINTO, D.; MORGADO, M. C. F. Cálculo diferencial e integral de funções de várias variáveis. 3. ed. Rio de Janeiro: Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2000 e 2006. 348p (Coleção Estudos)

4. STEWART, J.. Cálculo, vol. 2. São Paulo: Cengage Learning, c2014.

5. SWOKOWSKI, E. W. Cálculo com Geometria Analítica, vol. 2. São Paulo: Makron Books do Brasil, 2ª. Edição, 1995.


1. APOSTOL, T. M. Calculus, vol. 2, 2ª ed. Barcelona: Reverté.

2. MARSDEN, J. E.; ANTHONY, J. T. Vector Calculus. 2ª Edição, New York: W. H. Freeman and Company, 1996.

3. WILLIAMSON, R. E.; CROWELL, R.H.; TROTTER, H. F. Cálculo de Funções Vetoriais, vol. 1 e 2 . LTC Editora, 1974 (vol. 1) e 1976 (vol. 2)

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NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Equações Diferenciais GMA00112 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GMA – Departamento de Matemática Aplicada

CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 68 H PRÁTICA: 0H ESTÁGIO:



Sistemas de equações diferenciais. Aplicações sequências e séries de números reais. Resolução de equações diferenciais por séries. Transformada de Laplace.



1.

67




NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( )

Lógica para a Ciência da Computação GAN00166 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: GAN – Departamento de Análise

CARGA HORÁRIA TOTAL: 60 H TEÓRICA: 60 H PRÁTICA: 0H ESTÁGIO:



Lógica proposicional, métodos de prova para a lógica proposicional, lógica de primeira ordem, métodos de prova para a lógica de primeira ordem, introdução à programação em lógica



1.

68

CONTEÚDO DE ESTUDOS: PROBABILIDADE

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CONTEÚDO DE ESTUDOS Probabilidade

NOME DA DISCIPLINA/ATIVIDADE CÓDIGO CRIAÇÃO ( ) Probabilidade Intermediária GET00066 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )


CARGA HORÁRIA TOTAL: 68 H TEÓRICA: 68 H PRÁTICA: ESTÁGIO:0


Este Curso tem por objetivo a apresentação formal e o desenvolvimento do conceito de probabilidade, pré-requisito básico para a compreensão dos modelos utilizados nos cursos de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística. Este Curso é voltado para os alunos que estão concluindo a Graduação em Estatística e que visam ao ingresso em programas de Mestrado.


Espaços de probabilidade. Probabilidade condicional. Independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias. Transformações de variáveis aleatórias. Principais modelos probabilísticos. Esperança matemática: momentos, covariância, desigualdades. Teoremas da Convergência Monótona e da Convergência Dominada. Sequências de variáveis aleatórias e tipos de convergência.


1. JAMES, Barry Rees, Probabilidades: um curso em nível intermediário. 2.ed. Rio de Janeiro: Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, 1996. 299p (Projeto Euclides) ISBN 85-244-0101-X.

2. MAGALHÃES, Marcos Nascimento. Probabilidade e variáveis aleatórias. 3. ed. São Paulo: EDUSP, 2013. 411p. ISBN 9788531409455

3. ROSS, Sheldon. Probabilidade: um curso moderno com aplicações. Porto Alegre: Bookman, c2010. ISBN 9788577806218.


1. ROHATGI, Vijay K.; SALEH, A. K. Md. Ehsanes. An Introduction to probability and statistics. 2nd ed. New York: J. Wiley & Sons, c2001. xv; 716p (Wiley Series in Probability and Satatstics) ISBN 13978-0-471-34846-7.

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CONTEÚDOS DE ESTUDOS Probabilidade

NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( X ) Processos Estocásticos I GET00163 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )

DEPARTAMENTO/COORDENAÇÃO DE EXECUÇÃO: Estatística (GET)



Familiarizar o estudante com os aspectos formais da Teoria de Processos Estocásticos. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Cadeias de Markov. Classificação de Estados. Cadeias de Markov em tempo contínuo. Análise transiente das cadeias de Markov a tempo contínuo. Nascimento e Morte com imigração. Processos de Renovação. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. HOEL, P.G.; PORT, S.C.; STONE, C.J. Introduction to Stochastic Processes. Waveland Press, 1987.

2. ROSS, S.M. Stochastic Processes. Wiley, 1996.

3. KARLIN, S.; TAYLOR, H. M. An introduction to stochastic modeling. Academic Press, 1998.


1. LAMPERTI, J. Stochastic processes: a survey of the mathematical theory. New York: Springer, 1977. 266p (Applied Mathematical Sciences; 23) ISBN 0-387-90275-9.

2. ROSS, S. M. Introduction to probability models. 9th. ed. Amsterdam: Academic Press, c2007. 782p ISBN 978-0-12-373635-2.

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CONTEÚDOS DE ESTUDOS

Probabilidade

NOME DA DISCIPLINA CÓDIGO CRIAÇÃO ( X ) Processos Estocásticos II GET00164 ALTERAÇÃO: NOME ( ) CH ( )




Explicar os mecanismos que regem o surgimento de processos de congestionamento e filas. DESCRIÇÃO DA EMENTA:

Descrição e características de um sistema de filas. Regras de chegada, mecanismo de serviço e disciplina das filas. Filas markovianas: o processo de nascimento e morte como modelo da fila M/M/1. Distribuição estacionária. Distribuição dos tempos de ocupação. Comportamento transitório. Modelos markovianos avançados. Filas não markovianas. BIBLIOGRAFIA BÁSICA:

1. FOGLIATTI, M.C.M., COSTA, N.M. Teoria de Filas. Interciência, 2007.

2. PRADO, D.S. Teoria das Filas e da Simulação. INDG, 2006.

3. GROSS, D.; HARRIS, C.M. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley, 1998


1. BOROVKOV, A. A. Stochastic processes in queueing theory. New York: Springer-Verlag, 1976.

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Documents

EMENTAS DAS DISCIPLINAS OPTATIVAS - estatistica.uff.br · Introdução ao matlab: vantagens, ... (regi/topicos ... Apresentar ao aluno a lógica e comandos de LATEX na preparação