Atividade 1 A1 - ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

Prévia do material em texto

Com base no modelo descrito, responda às seguintes perguntas: 
1) Quais foram as variáveis estudadas? 
 
Reposta: Volume de produção da linha é uma variável dependente, posta no 
modelo. A velocidade da máquina, o layout e o número de funcionários são 
variáveis independentes. 
 
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? 
 
Resposta: Volume da produção é uma variável quantitativa contínua, sendo sua 
unidade de medida a razão peças/hora. 
A velocidade da máquina igualmente uma variável quantitativa contínua e sua 
unidade de medida é a razão rotação do motor por minuto. 
O layout se trata de uma variável qualitativa nominal e suas classes estão 
definidas por antigo e novo. 
Por fim, o número de funcionário, pode ser uma variável quantitativa discreta, 
mas está no modelo como variável qualitativa nominal, sendo representada por 
duas classes: atual e maior. 
 
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 de regressão em análise pode realizar a predição do volume de 
produção a partir da análise da influência das variáveis velocidade da máquina, 
layout e número de funcionários sobre o próprio volume de produção. De modo 
que a alteração de cada uma das variáveis independentes pode alterar o 
resultado da variável depende (volume de produção). 
 
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: 
 
Modelo: 
 
X¡= Taxa de ocupação de leitos. 
X¡¡= Tempo médio de permanência. 
X¡¡¡= Taxa de infecção hospitalar. 
Y= Taxa de mortalidade hospitalar. 
 
O modelo acima é aplicado à hospitais e tenta prever a taxa de mortalidade 
hospitalar segundo a influência das variáveis: Taxa de ocupação de leitos, 
Tempo médio de permanência e taxa de infecção hospitalar. 
Todas as variáveis do modelo são quantitativas contínuas. A Taxa de ocupação 
de leitos é a relação percentual entre o número de leitos ocupados e o número 
de leitos disponíveis em determinado período. O Tempo médio de permanência 
diz respeito a relação entre o número de pacientes que ocupam um leito a cada 
dia em um determinado período e o número de saídas de pacientes no mesmo 
período. A Taxa de infecção hospitalar é a relação percentual entre os casos de 
infecção contraídas durante o tratamento e o número de saídas de pacientes. Por 
fim, a Taxa de mortalidade hospitalar trata-se da relação percentual entre o 
número de óbitos em um período e o número de saídas de pacientes (alta mais 
óbitos) no mesmo período.