O tempo de tolerância para atrasos é de cinco (05) minutos. Caso o candidato esteja impedido de comparecer no horário determinado, este deve comunicar à Comissão de Seleção com pelo menos 24 horas de antecedência. Pede-se que os candidatos estejam atentos aos meios de comunicação informados no ato da inscrição, caso haja alteração no horário da entrevista com arguição oral.
Entrevista com arguição oral, agendada para o dia 13 de maio de 2026, a partir das 8h00, com duração máxima de 30 (trinta) minutos para cada candidato, por meio de sala virtual (videoconferência), seguindo a ordem alfabética dos candidatos inscritos.
A análise do pré-projeto de pesquisa e entrevista com arguição oral está agendada para o dia 14 de maio de 2026, a partir das 08h00, com duração máxima de 40 (quarenta) minutos para cada candidato, por meio de sala virtual (videoconferência), seguindo a ordem alfabética dos candidatos inscritos. Se houver necessidade, em função do número de alunos inscritos, as entrevistas poderão ocorrer também no dia 15 de maio de 2026, a partir das 8h00.
1. Cálculo Diferencial e Integral. Funções de uma variável independente: limites, derivadas, diferenciais, teoria da otimização, integração indefinida e integração definida. 2. Estatística Geral. Métodos descritivos para dados qualitativos e quantitativos. Inferência estatística: estimação por intervalo e testes de hipóteses para a média, proporção, diferença entre duas médias e duas proporções. Tabelas de contingência e teste de Qui-quadrado. 3. Fundamentos de Probabilidade: definições clássica e axiomática, probabilidade condicional e teorema de Bayes, teoremas da união e do produto, independência de eventos. Variáveis aleatórias discretas e contínuas: Esperança e Variância. Distribuições de probabilidade: Binomial, Poisson, Normal, t de Student, F de Fischer-Snedecor e Qui-quadrado.
1. Regressão e Correlação linear simples e múltipla: definições, estimação, seleção de modelos. Multicolinearidade e medidas corretivas. 2. Estatística Experimental. Princípios básicos de experimentação. Experimentos aleatorizados em blocos. Esquemas de tratamentos e delineamentos de experimentos: planejamento, pressupostos e análise. Testes de comparações múltiplas. 3. Análise de Resíduos e Diagnósticos em modelos lineares.