Atividade 1 - Disciplina ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE - Curso JOGOS DIGITAIS - Copy

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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 ESPERADA (Segundo o sistema do curso ao clicar em “RESPOSTA ESPERADA” após o envio da atividade):
1) As variáveis estudadas foram x1 = velocidade de rotação das máquinas, x2 = layout da linha de produção e x3 = número de funcionários dedicados à linha de produção.
2) A variável x1 é quantitativa, com unidade rpm. A variável x2 é qualitativa, com dois níveis ou classes, 0 = layout antigo e 1 = layout novo. A variável x3 é qualitativa com dois níveis ou classes, 0 = número atual de funcionários e 1 = maior número de funcionários dedicados à linha de produção.
3) Para isso basta, dentro das faixas de operação definidas ou viáveis para as variáveis de entrada, alimentar o modelo com seus valores e calcular o valor da variável resposta y, a capacidade de produção estimada para a linha de produção.
4) O estudante deve descrever uma situação em que consiga identificar, de forma clara, as variáveis de entrada e a variável resposta, identificar quais são as quantitativas (com suas unidades de medidas) e quais são qualitativas (com seus níveis) e qual seria o objetivo do desenvolvimento de um modelo preditivo com base em modelo de regressão linear simples ou múltipla.