ATIVIDADE CONTEXTUALIZADA TÓPICOS INTEGRADORES III (1)

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Módulo B - 183879 . 7 - Tópicos Integradores III (Engenharia da Produção) - T.20232.B
Avaliação On-Line 5 (AOL 5) - Atividade Contextualizada
Avaliação On-Line 5 (AOL 5) - Atividade Contextualizada
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Conteúdo do exercício
1. 
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Caro(a) Aluno(a),
Chegamos à Avaliação denominada Atividade Contextualizada!
Espero que você aproveite cada informação disponibilizada em nosso material didático e não esqueça de que o seu Tutor também pode auxiliar você na avaliação, caso tenha dúvida, procure-o no Fale com o Tutor.
Lembre-se: sua opinião precisa ser baseada e justificada, respaldando cientificamente seu conhecimento e pensamento, pois não serão aceitos trechos e/ou postagens sem as devidas referências. 
Então vamos lá?
“É POSSÍVEL ACREDITAR EM PREVISÕES?
Infelizmente, na maioria dos casos, os processos produtivos não são capazes de fornecer resposta instantânea à demanda, o que implica no fato que as empresas não podem começar a produzir apenas depois de o cliente manifestar seu interesse pelo produto (a não ser no caso de vendas sob encomenda). Por isso, a produção precisa ser acionada antes de se ter um conhecimento absoluto das quantidades e da variedade de produtos que serão solicitados pelos clientes, o que torna essencial a realização de algum tipo de previsão.
Ainda assim, existe forte dose de ceticismo, principalmente nas pequenas e médias empresas brasileiras, quanto à possibilidade de se prever eficazmente a demanda, ou seja, quanto à capacidade de se prever como vão se comportar as vendas. Alguns profissionais se equivocam ao comparar a dificuldade de realizar boas previsões de demanda com a dificuldade de acertar a previsão do tempo. O equívoco é duplo, porque, ao contrário do que pensam, o grau de acerto pode ser elevado, em ambos os tipos de previsão, desde que se utilizem técnicas adequadas e se respeite um horizonte temporal compatível. Vai longe o tempo em que previsões meteorológicas, fruto de tecnologia inadequada da época, não eram confiáveis. Há várias décadas que a artrite da vovó deixou de ser referência para previsão de chuva. Também faz muito tempo que técnicas estatísticas poderosas e de grande eficácia na previsão de demanda foram desenvolvidas.”
Peinado, J; Graeml, A. R.; Administração da produção (Operações industriais e de serviços), 2007.
Os autores afirmam que existe uma série de ferramentas estatísticas poderosas para a realização de previsões e aqui iremos tratar de uma delas, a análise de regressão simples. 
1. Apresente as características que as variáveis precisam apresentar para se considerar um modelo de regressão simples;
2. Fala sobre o método utilizado para a obtenção da equação de regressão;
3. Descreva as características que o modelo precisa apresentar para que este seja considerado válido.
Após realizar suas reflexões, elabore um pequeno texto, contendo o máximo de 20 a 30 linhas, expondo sua argumentação, acerca do solicitado.
Não esqueça de realizar com antecedência sua atividade, não deixe para última hora!
Caso exista inobservância ao tema proposto, transgressão as instruções de elaboração e não atendimento a forma de envio da atividade, que dever ser anexada e enviada formato pdf, doc. ou docx (Windows), informamos que a avaliação não poderá ser corrigida.
Não esqueça de realizar com antecedência sua atividade, não deixe para última hora!
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A interpretação dos resultados obtidos depende dos seguintes pressupostos: A relação entre as variáveis ​​é linear; os resíduos são independentes; os resíduos são normalmente distribuídos (com média), a variação dos resíduos é constante (PHD, 2023). Para saber se uma análise está correta, deve-se fazer as seguintes perguntas: a equação está adequada para a correlação que existe entre as duas variáveis? O modelo terá alguma utilidade para poder formular hipóteses. Com isso, são três pontos que precisam ser analisados, os quais: P – valor da regressão: que define se existe alguma correlação entre as variáveis utilizadas. Esse valor pode ser maior ou menor que 0.5. Se for maior, a correlação não é significativa, caso contrário, é significativa; análise de resíduos, o que verifica se a equação está adequada. Verifica-se no gráfico, se os valores de Y previsto e real estão muito divergentes ou não; e coeficiente de determinação (R2), que define o quão representativo é a variável x para explicar como é o comportamento de y. Ele varia entre 0 e 1, quanto maior o valor dele, mais explicativa a análise. 
A moderna interpretação da análise de regressão é bem diferente, sendo utilizada principalmente na elaboração de modelos de previsão. Ela é o desenvolvimento de um modelo estatístico que pode ser utilizado para verificar valores de uma variável dependente ou variável resposta, baseado nos valores de pelo menos uma variável independente ou explicativa, com o objetivo de estimar e/ou prever a média (da população) ou o valor médio dependente em termos dos valores conhecidos ou fixos (em amostragem repetida) das explicativas 
Quanto a obtenção da equação de regressão, E (Y / x) = a + bx é o modelo de regressão linear simples ajustado, em que E (Y/X), denotado também Y por simplicidade, é o valor médio predito de Y para qualquer valor X = x que esteja na variação observada de x.
REFERÊNCIAS:
PHD, Luis Anunciação (PUC-Rio). Boné. 16 Regressão linear simples | Conceitos e análises estatísticas com R e JASP . [sl: sn, sd]. Disponível em: <https://anovabr.github.io/mqt/regress%C3%A3o-linear-simples.html>. Acesso em: 7 dez. 2023.
https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/1521/Dias_Alicia_Bolfoni.pdf?sequence=1&isAllowed=y