Enviando por email ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE A1

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Usuário JOHNATHAS SILVA DANTAS
Curso GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE GR0890-212-3 - 202120.ead-29782123.06
Teste ATIVIDADE 1 (A1)
Iniciado 31/10/21 11:51
Enviado 31/10/21 15:27
Status Completada
Resultado da tentativa 10 em 10 pontos  
Tempo decorrido 3 horas, 36 minutos
Resultados exibidos Respostas enviadas, Respostas corretas, Comentários
Pergunta 1
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 retro�tting 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
10 em 10 pontos Exibir critério de avaliação
Resposta
Selecionada:
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).
 
1) Quais foram as variáveis estudadas?
x1= velocidade da máquina;
x2= layout;
x3= número de funcionários;
y= Volume de produção da linha.
 
2) Q l i d d iá l i i li i ? S i i l id d d
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?
X1 é uma variável quantitativa, medida em rpm;
X2 é uma variável qualitativa podendo assumir valores 0 (layout antigo) ou 1 (layout novo);
X3 é uma variável qualitativa e pode assumir valores 0 (número de funcionários atual) ou 1 (número de funcionários
maior).
Y é uma variável quantitativa, medida em peças/hora;
 
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de volume de
produção de cada linha da fábrica?
Através do modelo gerado pela engenheira, a substituição dos valores em cada uma das variáveis de entrada trará
o resultado na variável de resposta, que por sua vez representa o volume de produção da linha. Dessa forma é
possível analisar as informações e simular possíveis cenários de processo, apresentando para o gestor informações
suficientes sobre em quais variáveis ele deve atuar para garantir uma melhor produção e atender a demanda do
novo contrato ora apresentado.
 
4) Re�ita 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, identi�que 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).
 
Um bom exemplo onde são utilizados variáveis para medir informações é uma PESQUISA DO IBGE, onde é
utilizado variáveis qualitativas, como por exemplo se é ou não empregado e também variável quantitativa, como a
renda familiar ou quantas pessoas moram na residência. Uma PESQUISA ELEITORAL também segue a mesma
ideia, gerando informações através das respostas e assim fazer um cruzamento e análise dessas variáveis.
Uma situação de processo, é o que ocorre no desaerador de uma caldeira, equipamento esse que trabalha com nível
de água, pressão e temperatura.
X1 – Nível de água – Quantitativa medida de entre 0 e 100%;
X2 – Temperatura da água – Quantitativa medida em graus Celsius;
Sexta-feira, 12 de Novembro de 2021 14h22min03s BRT
Resposta
Correta:
[Nenhuma]
Comentário
da resposta:
[Sem Resposta]
X2 Temperatura da água Quantitativa medida em graus Celsius;
X3 – Pressão interna no desaerador – Quantitativa medida em kgf/cm2;
Y – Bomba de água – Qualitativa onde ela pode ou não estar liberada para operação em função do nível de água do
desaerador (para X1<5%=0, “não”), (para X1>5%=1, “sim”);
Z – Over Flow, válvula que abrirá para descartar a água em função se X1>=90% e/ou X2>=115°C e/ou X3>=0,8
kgf/cm2, assumindo assim valores SIM ou NÃO, 1 e 0. Qualitativa podendo abrir ou não de acordo com as demais
informações.