AV - MODELAGEM, ANÁLISE E SIMUL DE SISTEMAS PRODUTIVOS

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4495 - PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
	 
	 
	 1.
	Ref.: 7799778
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Uma matilha de lobos sempre caça em uma das três regiões R1, R2 e R3. Seus hábitos de caça são os seguintes:
1. Se ela caçar em alguma região um dia, é provável que não volte a caçar lá no dia seguinte.
2. Se ela caçar em R1, nunca caçará em R2 no dia seguinte.
3. Se caçar em R2 ou R3, é igualmente provável que cace em cada uma das outras regiões no dia seguinte.
Se o bando caçar em R1 na segunda-feira, encontre a probabilidade de que ele caça lá na quinta-feira.
		
	
	18/32
	 
	11/32
	
	6/32
	
	15/32
	
	8/32
	
	
	 2.
	Ref.: 7799979
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Considere um passeio aleatório no gráfico a seguir consistindo em dois dodecágonos aninhados:
Encontre a distribuição estacionária.
		
	 
	1/12
	 
	1/24
	
	1/8
	
	Não existe
	
	1/3
	
	
	 
		
	4496 - FUNDAMENTOS DE SIMULAÇÃO
	 
	 
	 3.
	Ref.: 7796758
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	John quer mudar de provedor para seu serviço de internet e decidiu por um contrato de três anos. Uma das empresas está oferecendo a ele uma tarifa fixa de $ 50 por mês, enquanto outra empresa pede uma taxa de instalação de $ 150 e $ 40 por mês. Escreva uma equação para representar o custo total gasto em função do número de meses de serviço de internet para ambos os modelos onde y = o custo total e x = o número de meses.
		
	 
	y=50x, y=150-40x
	 
	y=50x, y=40x+150
	
	y=50x, y=40x-150
	
	y=x+50, y=40x+150
	
	y=x+50, y=150x+40
	
	
	 4.
	Ref.: 7796987
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Em Modelagem e Simulação, Modelagem é o processo de representação de um modelo que inclui sua construção e funcionamento. Esse modelo é semelhante a um sistema real, o que ajuda o analista a prever o efeito das mudanças no sistema. A simulação de um sistema é a operação de um modelo em termos de tempo ou espaço, que ajuda a analisar o desempenho de um sistema existente ou proposto. Neste tutorial, discutiremos o conceito e a classificação de Modelagem e Simulação, sua arquitetura, áreas de aplicação e outras ideias-chave. As técnicas de simulação são ferramentas amplamente utilizadas na gestão de operações, porém, apresentam as seguintes desvantagens:
		
	
	A impossibilidade de testar diferentes cenários para o mesmo problema operacional
	 
	O uso de abordagens iterativas e de tentativa e erro que podem levar a soluções inviáveis ​​ou inexistentes
	 
	A necessidade de interferência direta em sistemas reais, afetando as operações do dia-a-dia.
	
	A inadequação para estudar situações complexas do mundo real com um grande número de variáveis
	
	Um escopo de soluções restrito aos fenômenos presentes
	
	
	 
		
	4497 - MODELO CONCEITUAL
	 
	 
	 5.
	Ref.: 7797521
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	A Toolco opera uma oficina de usinagem com um total de 22 máquinas. Sabe-se que cada máquina quebra uma vez a cada duas horas, em média. O conserto demora 12 minutos, em média. A Toolco quer determinar o número ótimo de mecânicos de manutenção necessários para manter a oficina em funcionamento confortavelmente. Analise a situação com uma investigação sobre a produtividade das máquinas em função do número de mecânicos de manutenção. Tal medida é definida como: Produtividade das máquinas = (Máq. disponíveis ¿ Máq. quebradas)/Máq. Disponíveis).
		
	
	92,6%
	
	78,4%
	 
	87,5%
	 
	73,00%
	
	65,3%
	
	
	 6.
	Ref.: 7797617
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Um modelo pode ajudar a explicar um sistema e estudar os efeitos de diferentes componentes e fazer previsões sobre o comportamento. Um modelo matemático com uma coleção de operações definidas nesse modelo é chamado:
		
	
	Tipo de dados primitivo.
	 
	Algoritmo.
	
	Estrutura de dados.
	
	Tipo de dados lógicos.
	 
	Tipo de dados abstrato.
	
	
	 
		
	4498 - MODELAGEM DE DADOS DE ENTRADA PARA SIMULAÇÃO
	 
	 
	 7.
	Ref.: 7797633
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Um inspetor de qualidade toma uma amostra de 220 artigos num centro de distribuição. Se sabe que cada produto pode vir de uma de três fábricas e pode ou não estar defeituoso. O inspetor avalia todos os produtos e obtém os seguintes resultados. Qual o p-value?
	 
	F1
	F2
	F3
	D
	8
	15
	11
	ND
	62
	67
	57
		
	 
	0,496
	
	0,484
	 
	0,381
	
	0,561
	
	0,049
	
	
	 8.
	Ref.: 7797548
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	Analise as afirmativas a seguir:
I. O teste do qui-quadrado é um teste não paramétrico que compara duas ou mais variáveis de dados selecionados aleatoriamente.
II. O teste de ajuste qui-quadrado ajuda a determinar se os dados da amostra correspondem à população ou não.
III. O teste do qui-quadrado para independência ajuda a determinar se as variáveis são independentes umas das outras ou não.
IV. Se o valor calculado do qui-quadrado for maior que o valor crítico do qui-quadrado, a hipótese nula (H0) é aceita.
Está correto o que se afirma em:
		
	 
	I, II e III
	
	II, III e IV
	
	III e IV
	
	I e II
	 
	I e III
	
	
	 
		
	4499 - SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO
	 
	 
	 9.
	Ref.: 7800763
	Pontos: 1,00  / 1,00
	
	Uma variável pode representar algo que muda durante a simulação, como o número de peças retrabalhadas que passam por um processo de retrabalho ou o número de unidades concluídas que saem do sistema, que é incrementado de uma peça ao entrar na área e decrementado ao sair da área. Uma variável que pode assumir qualquer valor entre dois pontos dados é chamada:
		
	
	Variável aleatória discreta
	
	Variável aleatória irregular
	
	Variável aleatória incerta
	
	Variável aleatória determinística
	 
	Variável aleatória contínua
	
	
	 10.
	Ref.: 7800765
	Pontos: 0,00  / 1,00
	
	A essência da simulação de Monte Carlo é mostrar variáveis aleatórias um número significativo de vezes para que a frequência relativa convirja para a probabilidade teórica com maior confiabilidade. Um passo importante da Simulação de Monte Carlo é determinar a distribuição de probabilidade para as variáveis aleatórias. Ao atribuir números aleatórios em uma simulação de Monte Carlo, é importante:
		
	 
	desenvolver distribuição de probabilidade cumulativa
	
	usar planilhas do Excel
	
	use apenas um único conjunto de números aleatórios
	 
	usar números aleatórios de uma tabela de números aleatórios
	
	conhecer a verdadeira distribuição do sistema real