ATIVIDADE 1 A1 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

Prévia do material em texto

Usuário EDUARDO OLIMPIO RAMOS
Curso GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE GR0890211 - 202110.ead-14709.01
Teste ATIVIDADE 1 (A1)
Iniciado 06/06/21 22:52
Enviado 06/06/21 23:05
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos  
Tempo decorrido 12 minutos
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
Uma fábrica de autopeças possuía duas linhas de produção idênticas para seu principal produto. Os
gestores precisavam aumentar a capacidade de produção dessas linhas para atender a um novo contrato de
fornecimento com uma grande montadora que passaria a vigorar em 6 meses. Eles precisavam decidir entre
a alternativa de investir em duas máquinas novas, uma para cada linha de produção, ou se seria suficiente
otimizar a produção fazendo um retro�tting das máquinas existentes, um novo layout para o fluxo da
produção e um maior número de funcionários dedicados a cada linha. Eles também queriam ter maior
flexibilidade em controlar a taxa de produção.
Fonte: Elaborada pelo autor
Os gestores pediram a uma jovem engenheira de produção, recém-contratada, para ajudá-los na análise
dessas alternativas. Essa jovem engenheira, após alguns testes, desenvolveu o seguinte modelo: 
em que                    
Com base no modelo descrito, responda às seguintes perguntas:
1)     Quais foram as variáveis estudadas?
2)        Qual o tipo de cada variável, quantitativa ou qualitativa? Se quantitativa, qual sua unidade de
medida? Se qualitativa, que níveis ou classes podem assumir?
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de volume de
produção de cada linha da fábrica?
4) Reflita sobre situações similares em que você poderia aplicar essa mesma técnica (regressão linear
múltipla) para gerar conhecimento a partir de dados. Descreva brevemente uma dessas situações que
você pensou, identifique cada uma das variáveis de entrada e a variável resposta, descreva o tipo de
cada uma delas (se quantitativa ou qualitativa) e forneça suas unidades de medida (se quantitativas) ou
seus níveis ou classes (se qualitativas).
 
10 em 10 pontos Exibir critério de avaliação
Quarta-feira, 17 de Novembro de 2021 18h56min27s BRT
Resposta
Selecionada:
Resposta
Correta:
[Nenhuma]
Comentário
da resposta:
1) As variaveis estudas são:
velocidade da máquina, layout antigo ou novo, número de funcionários maior ou igual e
volume de produção.
2) x1 = velocidade da máquina - quantitativa - unidade de medida "rpm"; x2 = layout -
qualitativa - classe 1 "novo" ou classe 0 "antigo"; x3 = número de funcionários - qualitativa -
classe 0 "atual", classe 1 "maior"; Y = volume de produção - quantitativa - unidade de medida
"peças/hora".
3) O objetivo do modelo acima é encontrar qual o melhor cenário em que seja produzido mais
peças/hora. Para isso as diversas váriveis são correlacionadas no modelo de regressão linear
fornecendo o resultado de peças/hora. Assim é possível a quem estiver trabalhando com o
modelo fazer simulações aumentando ou mantendo o mesmo numero de funcionários,
modificando velocidade de máquinas,alterando o layout. Cada uma dessas irá fornecer um
resultado simulado até chegar no cenário desejado para implementar posteriormente.
4) Na empresa aonde trabalho, um item muito importante que correlacionei com o problema
apresentado, é a produção de vapor em ton/h de uma caldeira. Buscamos sempre a maior
produção de acordo com o combustivel utilizado.
No caso,a variavel Y - seria tonelada de vapor produzido por hora (ton/h) - sendo uma variavel
quantitativas; x1 - seria quantidade de combustivel que alimenta a caldeira - varivel
quantitativa - medida em "ton"; x2 - seria a umidade do combustivel - varivel qualitativa em
que as classes seriam 0 = "<50% de umidade" e 1 = ">= 50% de umidade"; e x3 seria o uso
do aditivo com o combustível, uma variavél qualitativa em que as classes seriam 1 = "uso de
aditivo" e 0 = "sem aditivo".
Olá estudante,
Parabéns pela participação nesta atividade. A sua resposta contemplou base conceitual e
esforço extra para contribuir na construção do conhecimento.
Siga em frente e bons estudos!
Tutoria Laureate