ApPrevDem-11-2

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DisciplinaPlanejamento e Controle da Produção1.508 materiais7.505 seguidores
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11		335154.9166666667
		
						Coeficientes		Erro padrão		Stat t		valor-P		95% superiores		Inferior 95,0%		Superior 95,0%
				Interseção		4313.8333333333		31.9654883221		134.9528369431		0		4385.0568794808		4242.6097871859		4385.0568794808
				t		46.4230769231		4.3432545975		10.6885460848		0.0000008606		56.1004511943		36.7457026519		56.1004511943
		
		
				RESULTADOS DE RESÍDUOS
		
				Observação		Previsto(a) Demanda		Resíduos
				1		4360.2564102564		-26.2564102564
				2		4406.6794871795		0.3205128205
				3		4453.1025641026		-43.1025641026
				4		4499.5256410256		-0.5256410256
				5		4545.9487179487		52.0512820513
				6		4592.3717948718		3.6282051282
				7		4638.7948717949		82.2051282051
				8		4685.2179487179		59.7820512821
				9		4731.641025641		-81.641025641
				10		4778.0641025641		-32.0641025641
				11		4824.4871794872		-49.4871794872
				12		4870.9102564103		35.0897435897
		
t
Resíduos
t Plotagem de resíduos
		
Demanda
Previsto(a) Demanda
t
Demanda
t Plotagem de ajuste de linha
		
MBD001171EE.xls
Plan1
									X			XY			X2			Y2
									1			108			1			11664
									2			238			4			14161
									3			330			9			12100
									4			488			16			14884
									5			650			25			16900
			TOTAL			589			15			1814			55			69709
			MÉDIA			117.8			3
			
			
			
			Período (X)			Demanda (Y)
			1			108
			2			119
			3			110
			4			122
			5			130
Plan2
			
Plan3
			
MBD00116C5B.xls
Plan1
			Período (X)			Demanda (Y)			X			XY			X2			Y2
			1			108			1			108			1			11664
			2			119			2			238			4			14161
			3			110			3			330			9			12100
			4			122			4			488			16			14884
			5			130			5			650			25			16900
			TOTAL			589			15			1814			55			69709
			MÉDIA			117.8			3
Plan2
			
Plan3
			
*
Análise dos resultados
*
Fração da variância total da variável (Y) explicada pela variável explicativa (X). O r2 é elevado indicando bom ajuste do modelo aos dados, ou seja, o tempo explica bem a demanda (tendência é linear clara).
Os coeficientes são altamente significativos. 
As probabilidades de se obter estimativas dos parâmetros com esses valores (ou maiores) caso os valores verdadeiros fossem zero são muito pequenas. 
Resíduos não apresentam padrão bem definido, ou seja não parece haver informação no que o modelo deixou de explicar.
Exemplo 1 Apresentção
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
		
						1		108						RESUMO DOS RESULTADOS
						2		119
						3		110						Estatística de regressão
						4		122						R múltiplo		0.8247
						5		130						R-Quadrado		0.6801
														R-quadrado ajustado		0.5735
														Erro padrão		5.8850
														Observações		5
		
														ANOVA
																gl		SQ		MQ		F		F de significação
														Regressão		1		220.9		220.9		6.3782483157		0.0857603488
														Resíduo		3		103.9		34.633
														Total		4		324.8
		
																Coeficientes		Erro padrão		Stat t		valor-P		95% inferiores		95% superiores		Inferior 95,0%		Superior 95,0%
														Interseção		103.7		6.1722497249		16.801		0.0004591491		84.0571466701		123.3428533299		84.0571466701		123.3428533299
														Variável X 1		4.7		1.8610033136		2.526		0.0857603488		-1.2225431188		10.6225431188		-1.2225431188		10.6225431188
		
		
		
														RESULTADOS DE RESÍDUOS
		
														Observação		Y previsto		Resíduos
														1		108.4		-0.4
														2		113.1		5.9
														3		117.8		-7.8
														4		122.5		-0.5
														5		127.2		2.8
Exemplo 1 Apresentção
		-0.4
		5.9
		-7.8
		-0.5
		2.8
Variável X 1
Resíduos
Variável X 1 Plotagem de resíduos
Exemplo apostila
		108		108.4
		119		113.1
		110		117.8
		122		122.5
		130		127.2
Y
Y previsto
Variável X 1
Y
Variável X 1 Plotagem de ajuste de linha
Exemplo apostila (2)
		
		
				Mês		t		Demanda
				Janeiro		1		4334
				Fevereiro		2		4407
				Março		3		4410
				Abril		4		4499
				Maio		5		4598
				Junho		6		4596
				Julho		7		4721
				Agosto		8		4745
				Setembro		9		4650
				Outubro		10		4746
				Novembro		11		4775
				Dezembro		12		4906
				RESUMO DOS RESULTADOS
		
				Estatística de regressão
				R múltiplo		0.958912861
				R-Quadrado		0.919513875
				R-quadrado ajustado		0.9114652625
				Erro padrão		51.9377709503
				Observações		12
		
				ANOVA
						gl		SQ		MQ		F		F de significação
				Regressão		1		308179.5961538462		308179.5961538462		114.2450174067		0.0000008606
				Resíduo		10		26975.3205128205		2697.5320512821
				Total		11		335154.9166666667
		
						Coeficientes		Erro padrão		Stat t		valor-P		95% superiores		Inferior 95,0%		Superior 95,0%
				Interseção		4313.8333333333		31.9654883221		134.9528369431		0		4385.0568794808		4242.6097871859		4385.0568794808
				t		46.4230769231		4.3432545975		10.6885460848		0.0000008606		56.1004511943		36.7457026519		56.1004511943
		
		
		
				RESULTADOS DE RESÍDUOS
				Observação		Previsto(a) Demanda		Resíduos
				1		4360.2564102564		-26.2564102564
				2		4406.6794871795		0.3205128205
				3		4453.1025641026		-43.1025641026
				4		4499.5256410256		-0.5256410256
				5		4545.9487179487		52.0512820513
				6		4592.3717948718		3.6282051282
				7		4638.7948717949		82.2051282051
				8		4685.2179487179		59.7820512821
				9		4731.641025641		-81.641025641
				10		4778.0641025641		-32.0641025641
				11		4824.4871794872		-49.4871794872
				12		4870.9102564103		35.0897435897
Exemplo apostila (2)
		
t
Resíduos
t Plotagem de resíduos
Plan3
		4334		4360.2564102564
		4407		4406.6794871795
		4410		4453.1025641026
		4499		4499.5256410256
		4598		4545.9487179487
		4596		4592.3717948718
		4721		4638.7948717949
		4745		4685.2179487179
		4650		4731.641025641
		4746		4778.0641025641
		4775		4824.4871794872
		4906		4870.9102564103
Demanda
Previsto(a) Demanda
t
Demanda
t Plotagem de ajuste de linha
		
		
				Mês		t		Demanda
				Janeiro		1		4334
				Fevereiro		2		4407
				Março		3		4410
				Abril		4		4499
				Maio		5		4598
				Junho		6		4596
				Julho		7		4721
				Agosto		8		4745
				Setembro		9		4650
				Outubro		10		4746
				Novembro		11		4775
				Dezembro		12		4906
				RESUMO DOS RESULTADOS
		
				Estatística de regressão
				R múltiplo		0.958912861
				R-Quadrado		0.919513875
				R-quadrado ajustado		0.9114652625
				Erro padrão		51.9377709503
				Observações		12
		
				ANOVA
						gl		SQ		MQ		F		F de significação
				Regressão		1		308179.5961538462		308179.5961538462		114.2450174067		0.0000008606
				Resíduo		10		26975.3205128205		2697.5320512821
				Total		11		335154.9166666667
		
						Coeficientes		Erro padrão		Stat t		valor-P		95% superiores		Inferior 95,0%		Superior 95,0%
				Interseção		4313.8333333333		31.9654883221		134.9528369431		0		4385.0568794808		4242.6097871859		4385.0568794808
				t		46.4230769231		4.3432545975		10.6885460848		0.0000008606		56.1004511943		36.7457026519		56.1004511943
		
		
				RESULTADOS DE RESÍDUOS
		
				Observação		Previsto(a) Demanda		Resíduos
				1		4360.2564102564		-26.2564102564
				2		4406.6794871795		0.3205128205
				3		4453.1025641026		-43.1025641026
				4		4499.5256410256		-0.5256410256
				5		4545.9487179487		52.0512820513
				6		4592.3717948718		3.6282051282
				7		4638.7948717949		82.2051282051
				8		4685.2179487179		59.7820512821
				9		4731.641025641		-81.641025641
				10		4778.0641025641		-32.0641025641
				11		4824.4871794872		-49.4871794872
				12		4870.9102564103		35.0897435897
		-26.2564102564
		0.3205128205
		-43.1025641026
		-0.5256410256
		52.0512820513
		3.6282051282
		82.2051282051
		59.7820512821
		-81.641025641
		-32.0641025641
		-49.4871794872
		35.0897435897
t
Resíduos
t Plotagem de resíduos
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
		0		0
Demanda
Previsto(a) Demanda
t
Demanda
t Plotagem de ajuste