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Curso GRA1561 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE ENGPD206 - 202010.ead-4829.01
Teste ATIVIDADE 1 (A1)
Iniciado 07/03/20 17:46
Enviado 07/03/20 22:13
Status Requer avaliação
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Tempo decorrido 4 horas, 27 minutos
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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 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).
 
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1) Quais foram as variáveis estudadas?
As variáveis estudas foram:
y= Volume de produção da linha (peças/hora);
x1= velocidade da máquina (rpm);
x2= layout (antigo=0 e novo=1);
x3= número de funcionários (atual=0 e maior =1).
 
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?
 
Y é uma variável quantitativa e é medida em peças/hora;
X1 é uma variável quantitativa e é medida em rpm;
X2 é uma variável qualitativa e é pode 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).
 
3) O 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.
 
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).
 
A mesma técnica poderia ser aplicada em muitas situações, como:
 
- Preço de eletrônicos baseado na oferta e demanda
 Y = Preço (R$ reais) – variável quantitativa
 X1= Número de peças disponíveis (peças) – variável quantitativa
 X2= Existe demanda do mercado (não=0 sim=1) – variável qualitativa
 X3= Existe substituto no mercado (não=0 sim=1) – variável qualitativa
 
 
- Eficiência de produção com parada de descanso durante expediente
Y = Número de peças produzidas (peças/turno) – variável quantitativa
 X1= Quantidade de horas trabalhadas (horas) – variável quantitativa
 X2= Houve parada para descanso (não=0 sim=1) – variável qualitativa
 X3= Houve parada inesperada de produção (não=0 sim=1) – variável
qualitativa
 
- Prejuízo com descarte de peças por falhas do processo ou tryout/troca de
batelada
Y = Valor do prejuízo (R$ reais) – variável quantitativa
 X1= Quantidade de peças descartadas (peças) – variável quantitativa
 X2= Perda por falha no processo (não=0 sim=1) – variável qualitativa
 X3= Perda por tryout/troca de batelada (não=0 sim=1) – variável qualitativa