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1a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Represente o vetor de probabilidade associado à variável aleatória "distribuição de bolas em regiões", sendo que temos R1 com 20 bolas, R2 com 50 bolas e R3 com 30 bolas: nenhuma das alternativas anteriores [0,2 0,5 0,3] [0,5 0,3 0,2] [0,2 0,3 0,5] [1/3 1/3 1/3] Respondido em 27/03/2023 18:46:18 Explicação: A alternativa indicada representa na ordem e valor corretos as distribuições de probabilidade das 3 regiões indicadas. 2a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Pessoas chegam a uma bilheteria de um cinema a um ritmo de 15 por hora. O tempo médio de atendimento da bilheteria é de 3 minutos. Qual o tempo médio de espera ? 6 minutos 1.05 horas 21 minutos 9 minutos 45 minutos Respondido em 27/03/2023 18:47:04 3a Questão Acerto: 0,0 / 1,0 Um caixa único de um Banco atende em média 5 clientes a cada 30 minutos. Sabe-se que entram no banco para atendimento no caixa, 8 clientes por hora. Qual o número médio de clientes no Sistema ? 4 clientes 2 clientes 3 clientes 1 cliente 10 clientes Respondido em 27/03/2023 19:23:53 4a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 O exemplo que melhor exemplifica o modelo de disciplina da fila tipo LIFO é: Distribuição aleatória de resultados do vestibular Atendimento no banco segundo caixa com prioridade Senha distribuída por ordem de chegada num restaurante Atendimento por ordem alfabética numa clínica médica Retirada de compras do carrinho no Supermercado para passagem no caixa Respondido em 27/03/2023 18:48:20 5a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale o tipo de método de resolução que baseia seus resultados em probabilidades (que podem ser fixas ou variantes com o tempo): nebuloso nenhuma das alternativas anteriores numérico determinístico estocástico Respondido em 27/03/2023 19:01:15 Explicação: Os métodos estocásticos baseiam seus resultados em probabilidades (que podem ser fixas ou variantes com o tempo). Tais métodos apresentam, deste modo, um comportamento dinâmico. Dentre seus exemplos, destacam-se técnicas como a teoria dos jogos, previsão e séries temporais, teoria das filas, simulação de eventos discretos e a teoria da decisão (com incerteza). 6a Questão Acerto: 0,0 / 1,0 Assinale a ÚNICA alternativa que NÃO apresenta um elemento a ser contemplado no modelo abstrato de um experimento de simulação: Escopo Descrição dos processos Identificação dos dados de entrada Hipóteses de modelagem Análise dos dados de saída Respondido em 27/03/2023 19:23:56 Explicação: A identificação dos dados de saída é um dos elementos do modelo abstrato, mas a análise não pertence a esta fase. 7a Questão Acerto: 0,0 / 1,0 Assinale a alternativa que apresenta a ferramenta adequada para realização de inferências estatísticas: STAT ANALYSIS OUTPUT ANALYZER STAT INFERENCE ARENA INPUT ANALYZER Respondido em 27/03/2023 19:24:01 Explicação: O software Input Analyzer (em português, analisador de entrada) é fornecido como um componente padrão do ambiente Arena, sendo empregada para determinar a qualidade do ajuste de funções de distribuição de probabilidade aos dados de entrada - ou seja, para realizar a inferência da função distribuição de probabilidade mais bem ajustada aos dados coletados, a denominada inferência estatística. 8a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a alternativa que apresenta o relatório que contém informações de tempo relacionadas a filas no ROCKWELL ARENA: Number Scheduled Scheduled utilization Queue Resource Number Busy Respondido em 27/03/2023 19:21:41 Explicação: Conforme visto na Aula 8, relatório QUEUE (Filas), em sua seção TIME (Tempo), contém informações de TEMPO relacionadas às FILAS. 9a Questão Acerto: 0,0 / 1,0 O software ROCKWELL ARENA dispõe de blocos de processos e dados para a construção de modelos. Assinale a alternativa que apresenta o módulo de processamento em um modelo de simulação: DISPOSE CREATE SIMULATE PROCESS MODEL Respondido em 27/03/2023 19:24:09 Explicação: O módulo PROCESS é um dos mais importantes da ferramenta ROCKWELL ARENA, pois simboliza o método de processamento na simulação 10a Questão Acerto: 1,0 / 1,0 Assinale a alternativa que NÃO apresenta um passo do método de Monte Carlo: Calcular o resultado determinístico, com base na substituição das incertezas pelos valores gerados. Agregar e manipular os resultados da amostra de forma a obter uma estimativa da solução do problema Gerar valores pseudo-aleatórios de acordo com a função densidade de probabilidade que define cada incerteza do problema em análise. Modelar o problema definindo uma função densidade de probabilidade para representar o comportamento de cada uma das incertezas do sistema - normalmente, associadas aos padrões de chegada ou os módulos internos de processamento Realizar um único experimento de geração e coleta de dados. Respondido em 27/03/2023 19:23:44 Explicação: Como o método de Monte Carlo não apresenta o valor exato, mas uma aproximação da solução, sujeita a erros, há a necessidade de se reduzir o dito erro de aproximação, que é inversamente proporcional ao tamanho da amostra. Assim, se aumentarmos a quantidade de experimentos, o erro de aproximação se torna menor
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