Previsão de Demanda e Correlação

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87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
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285 290 287
310
325 320
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Demanda
Demanda
Lista de Exercícios 
Questões práticas de previsão de Demanda: 
Exercício 01 
Um grande distribuidor de equipamentos náuticos, onde o produto principal são motores para lanças 
de grande capacidade, busca através da técnica de ajustamento exponencial para tendência a 
previsão para as vendas do próximo ano. O foco desta análise busca a determinação das metas, 
tendo como uma das referências o valor da previsão que será calculado. 
A partir desta referência o diretor comercial fará uma análise de cenário, com base no resultado 
obtido e outras informações que influenciam diretamente o processo de vendas deste produto, para 
que ocorra a definição da meta e esta seja a mais coerente possível. 
Os dados do histórico de vendas são direcionados aos motores de 300hp, onde a base de dados 
representa os últimos 10 anos de vendas deste produto, como segue abaixo: 
Ano 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
Demanda 250 230 270 285 290 287 310 325 320 340 
 
A) Fazer a previsão de demanda para o ano de 97, considerando o ajustamento exponencial 
para tendência. Empregar a1 = 0,1 e a2 = 0,2, considerando os três primeiros anos para a estimativa 
inicial da tendência. 
 
 
 
 
Exercício 01
Ano Demanda Mt = Pt + α1 (Dt - Pt) Tt = T t-1 + α2 ((Pt - P t-1) - T t-1) P t+1 = Mt +Tt
87 250 Estimativa de Tendência = 10
88 230 Estimativa de Demanda = 280
89 270 280,00
90 285 280,50 10,00 290,50
91 290 290,45 10,10 300,55
92 287 299,20 10,09 309,29
93 310 309,36 9,82 319,18
94 325 319,76 9,83 329,59
95 320 328,63 9,95 338,58
96 340 338,72 9,76 348,48 
 
Exercício 02: Calcule a previsão para o próximo período. 
 
Exercício 02
Ano Demanda Mt = Pt + α1 (Dt - Pt) Tt = T t-1 + α2 ((Pt - P t-1) - T t-1) P t+1 = Mt +Tt
1 310 Estimativa de Tendência = -6,00
2 278 Estimativa de Demanda = 292,00
3 298 292,00
4 285 291,30 -6,00 285,30
5 331 289,87 -6,14 283,73
6 302 285,56 -5,23 280,33
7 293 281,60 -4,86 276,74
8 297 278,76 -4,61 274,16
9 341 280,84 -4,20 276,64
10 322 281,17 -2,87 278,31 
 
 
 
 
 
 
 
Vendas por Casa Y 
(mil)
Número de 
Alunos X (mil)
31,56 9,00
38,00 10,50
25,25 7,00
47,20 13,00
22,00 9,30
34,20 9,85
45,10 13,70
32,20 9,12
29,00 9,25
40,90 16,70
40,00 10,35
24,20 7,65
41,00 13,21
 
Exercício 03 
Uma cadeia de fast food verificou que as vendas mensais de refeições em suas casas estão 
relacionadas ao número de alunos matriculados em escolas situadas num raio de 2 Km em torno do 
restaurante. Os dados referentes às vendas mensais e ao número de alunos matriculados num raio de 
2 Km das 13 lojas da cadeia de fast food estão apresentados na tabela. 
A empresa pretende instalar uma nova casa numa região onde o número de alunos é de 13.750. 
Qual a previsão da demanda para essa nova loja? 
Considerando que os valores encontrados, serão tomados como referencia para uma decisão, por 
parte do empresário, onde o mesmo entende que o indicie de correlação é o resultado final para 
uma ação efetiva, você concorda com essa atitude tomada para abertura de uma nova loja? 
Justifique sua resposta. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Exercício 02
Vendas por Casa Y 
(mil)
Número de Alunos 
X (mil)
XY X² Y²
31,56 9,00 284,04 81,00 996,03
38,00 10,50 399,00 110,25 1.444,00
25,25 7,00 176,75 49,00 637,56
47,20 13,00 613,60 169,00 2.227,84
22,00 9,30 204,60 86,49 484,00
34,20 9,85 336,87 97,02 1.169,64
45,10 13,70 617,87 187,69 2.034,01
32,20 9,12 293,66 83,17 1.036,84
29,00 9,25 268,25 85,56 841,00
40,90 16,70 683,03 278,89 1.672,81
40,00 10,35 414,00 107,12 1.600,00
24,20 7,65 185,13 58,52 585,64
41,00 13,21 541,61 174,50 1.681,00
∑Y= 450,61 ∑X= 138,63 ∑(X * Y)= 5.018,41 ∑X²= 1.568,23 ∑Y²= 16.410,38
Aplicação
b = 2,37 b= 65239,38 62468,0643
20386,97 19.218,28
a = 9,38
a = 450,61 328,73
Y = 9,38 2,37
Y = 13750
1000 Periodo 14
Y = 13,75 13.750,00 Y = a + bx 42,57 42.573,31 
Correlação
r= 65239,38 62468,06
1168,69 10.285,52 
Raiz 34,19 101,42
r= 2771,32
3.467,08 
r= 0,80 
13
Demanda do 14 periodo
YY == ++aa xxbbYY == ++aa xxbb