ESTATISTICA APLICADA AO DATA SCIENCE ATIVIDADE 01 - UAM

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Curso ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE (ON) - 
202120.00455.01 
Teste ATIVIDADE 1 (A1) 
Iniciado 11/08/21 23:16 
Enviado 18/08/21 21:41 
Status Completada 
Resultado da 
tentativa 
10 em 10 pontos 
Tempo decorrido 166 horas, 25 minutos 
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários 
• Pergunta 1 
10 em 10 pontos 
 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 retrofitting 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). 
 
Resposta 
Selecionada: 
 
 
1) Quais foram as variáveis estudadas? 
As variáveis estudas foram: 
- velocidade da máquina 
- layout 
- número de funcionários 
- volume de produção da linha 
 
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? 
- velocidade da máquina: variável quantitativa, medida em 
rpm 
- layout: variável qualitativa, classificada em antigo ou 
novo/reformulação 
- número de funcionários: variável quantitativa, medida em 
maior ou igual 
- volume de produção da linha: variável qualitativa, 
classificada em peças por hora/retrofitting 
 
3) Como pode esse modelo de regressão linear 
múltipla ser usado para fazer predição de volume de 
produção de cada linha da fábrica? 
O modelo acima pode ser usado para realizar diversas 
análises com foco nos principais fatores que influenciam o 
custo da produção e seu objetivo, aqui, é encontrar qual o 
melhor cenário para produção de mais peças/hora. Para isso, 
as variáveis são correlacionadas, possibilitando a 
visualização de diferentes cenários. Assim, o gestor de 
fábrica consegue fazer simulações, no caso: aumentando ou 
mantendo o número de funcionários, modificando velocidade 
e quantidade de máquinas e alterando o layout. Analisando 
os resultados, conseguirá achar o cenário desejado para 
implementação. 
 
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). 
Outra situação em que poderíamos aplicar essa mesma 
técnica seria na determinação de preços de produtos 
baseado na oferta e demanda. Obteríamos a variável de 
resposta Y sendo o preço: variável quantitativa, medida em 
reais. 
Fazendo uso das variáveis de entrada: 
X1 sendo o número de peças disponíveis: variável 
quantitativa, medida pelo número de peças; 
X2 sendo a demanda do mercado: variável qualitativa, 
classificada em existente ou não; 
X3 sendo um substituto no mercado: variável qualitativa, 
classificada em existente ou não.