Atividade 01- Estatística Aplicada ao data Science

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Atividade 01 – Estatística aplicada ao Data Science
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?
Resposta:
De acordo com as informações podemos observar que as variáveis estudadas são 4:
A velocidade das máquinas, o nível de volume de produção, o modelo do layout aplicado e a quantidade de funcionários.
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:
É possível classificar as variáveis da seguinte forma:
a) Velocidade da máquina – variável quantitativa, com unidade de medida em RPM.
b) O volume de produção – variável quantitativa, com unidade de medida em “peças/hora”.
c) O layout - variável qualitativa, que pode ser classificado como 0 (antigo) ou 1 (novo).
d) O número de funcionários, que aqui nesta aplicação é dado como qualitativo, devido estar separado como 0 (atual) e 1 (maior).
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de volume de produção de cada linha da fábrica?
Resposta:
Acredito que o modelo pode ser usado para se fazer diversas análises e forcar nos itens que por exemplo impactam diretamente no custo de um processo produtivo.
É possível visualizar vários cenários através de comparação de dados obtidos pelas variáveis.
De posse de um modelo obtido, simulações são possíveis e com isso chegar o mais próximo possível de um resultado esperado, de acordo com o momento e demanda projetados para a empresa. Por exemplo em períodos que faltar a matéria prima específica e a demanda reduzir, é possível ajustar velocidade da máquina, quantidades de pessoas e reduzir custos, sendo que da mesma forma, em um cenário de maior demanda, calcular o aumento proporcional de custos, possíveis otimizações do processo e até aumentar a receita.
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:
Analisando sobre situações similares, poderíamos utilizar como exemplo, geração de resíduos de construção e demolição no canteiro de obras de acordo com tipo de projeto e a sua construção.
Nesse caso, a variável de resposta Y, será a quantidade de resíduo de construção e demolição gerados em m³ (metros cúbicos).
Podemos considerar 5 variáveis com as seguintes classificações e unidades de medida:
x1, quantitativa, onde consideramos a área total construída em m² (metros quadrados); 
x2, quantitativa, onde contabilizamos o número de andares/pavimentos (unidades).
x3, quantitativa, onde consideramos a densidade das paredes kg/m³ (quilograma por metro cúbico).
x4, qualitativa, considerando a organização e limpeza do canteiro, que podemos colocar uma classificação de 1 a 5 (1-não atende, 2-atende parcialmente, 3- atende, 4-supera e 5-excede).
x5, qualitativa, onde podemos classificar o resíduo quanto ao seu reaproveitamento 9dada pelo reaproveitamento de resíduos, com classe (1-reaproveitável e 0- não reaproveitável).