ATIVIDADE METÓDOS

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METÓDOS QUANTITATIVOS
ALUNA: Emilly Medeiros de Souza MATRÍCULA: 201908023911
ATIVIDADES AULA 1: Introdução as Ciências da Gestão (Management Sciences)
1. O que é Management Sciences? Qual a sua relação com a Pesquisa Operacional?
A área de estudo que utiliza computadores, estatísticas e matemática para resolver problemas de negócios.
Pode ser considerada uma subárea da pesquisa operacional (PO), por se tratar de uma modelagem matemática aplicada à área de negócios.
2. Com a utilização do processo de modelagem muitos gerentes deixaram de usar sua intuição. Isso é bom ou é ruim? Explique.
Ruim, pois uma base de conhecimentos pode estar sendo desperdiçada. 
3. No processo de tomada de decisão encontramos o problema e a oportunidade. Explique quando ocorre cada um deles.
Um problema ocorre quando o estado atual de uma situação é diferente do desejado. Já uma oportunidade ocorre quando as circunstâncias oferecem a chance de um indivíduo ou de uma organização ultrapassar ou alterar seus objetivos ou metas.
4. Quais os principais fatores que podem afetar a tomada de decisão? 
Tempo disponível, a importância da decisão, o ambiente, certeza ou incerteza do risco, agentes decisores, conflito de interesses.
5. Cite algumas das vantagens na utilização da modelagem na tomada de decisão.
· os modelos forçam os decisores a tornarem explícitos seus objetivos;
· os modelos forçam a identificação e o armazenamento das diferentes decisões que influenciam os objetivos;
· os modelos forçam o reconhecimento de limitações.
6. Explique como são classificados os modelos matemáticos.
São os mais utilizados nas situações gerenciais. Neles as grandezas são representadas por variáveis de decisão e as relações entre essas variáveis, por expressões matemáticas, por isso precisam de informações quantificáveis.
7. Qual a importância de se definir bem o problema no seu processo de resolução?
O processo apresenta cinco etapas consecutivas. Cada uma das etapas é essencial para o processo.
Contudo, vale ressaltar que a identificação do problema, que talvez pareça a mais simples de todas as etapas, pode apresentar-se complexa em diversas situações.
ATIVIDADE AULA 2: Introdução as Ciências da Gestão – Parte 2
1. Para que servem o modelo caixa preta e diagrama de blocos?
O modelo caixa-preta e o diagrama de blocos são instrumentos úteis na organização do problema e trazem o benefício de ajudar o início da documentação do modelo. Apesar de não resolverem o problema final, essas ferramentas auxiliam sobremaneira o entendimento da complexidade do modelo e a identificação das variáveis importantes. 
2. Qual a diferença entre o diagrama de blocos e o modelo caixa preta?
O modelo caixa-preta é uma forma bastante simples de visualização das variáveis de entrada e saída relevantes do modelo. Para confeccioná-lo, cria-se uma caixa chamada ‘modelo’ e listam-se, do seu lado esquerdo, representando as variáveis e os parâmetros de entrada, todos os fatores cruciais para a concretização do resultado final, que é apresentado do lado direito da caixa, como saída do modelo. O diagrama de blocos, por sua vez, mostra a existência de relações entre as diversas variáveis do modelo, isto é, mostra como, a partir das variáveis de decisão e dos parâmetros, chegamos às variáveis de medida de performance (variáveis de saída). Na elaboração do diagrama de blocos é necessário um pouco mais de atenção que no modelo caixa preta, pois se deve identificar as relações de causa e efeito entre as variáveis.
3. No caso da Fábrica de Pastéis e Pastelões Ltda.:
a) Qual será o lucro operacional caso o preço cobrado pelo pastel seja R$ 4,00; R$ 6,00 e R$ 8,00, respectivamente?
b) Após a auditoria realizada, quais as equações linear e exponencial que descrevem o comportamento dos custos? Qual delas é a mais adequada?
c) Utilizando a equação exponencial, qual o preço que proporciona o maior lucro?
d) Qual é o preço e a quantidade no break even point? O que isso significa?
ATIVIDADES AULA 3: Técnicas de Amostragem
1. Uma pimenta habanero é extremamente picante usada para criar comidas “quentes”. O vice-presidente de desenvolvimento de produto e marketing da cadeia de restaurantes Carl’s Junior está pensando em acrescentar um hamburguer habanero no seu menu. Ao longo da elaboração da campanha de publicidade, um dos problemas que ele deve lidar é se as pessoas, ao menos, sabem o significado do termo “habanero”. Ele identifica três questões específicas de interesse e planeja uma pesquisa com clientes que frequentam a cadeia de restaurantes em várias partes do país.
· Qual a proporção de clientes sabe e compreende o significado de habanero?
· Qual a proporção de clientes interessa-se por experimentar hambúrguer de habanero?
· Como essas proporções mudam nas diversas regiões do país?
a) Identifique os casos para os dados que ele coleta;
b) Descreva as três variáveis que devem ser incluídas no conjunto de dados. 
2. Em 1976 um jovem casal escreveu a colunista Ann Landers pedindo conselho sobre ter ou não filhos. Ann leu a carta do jovem casal (que incluía várias razões para não ter filhos, mas nenhum aspecto positivo de os ter) e fez as seguintes perguntas aos seus leitores: “Se você tivesse que fazer de novo, teria filhos?” Sua pergunta resultou em 10 mil respostas e, para a sua surpresa, apenas 30% dos leitores responderam que “sim”. 
Mais tarde, ela publicou os resultados do Good Housekeeping dizendo estar atordoada, perturbada e completamente desconcertada pelos resultados da pesquisa. Pediu, mais uma vez, que os leitores respondessem a mesma questão e, dessa vez, 95% dos participantes responderam que “sim”.
Por que você acha que as duas percentagens, 30% e 95%, são drasticamente diferentes?
3. O que é amostragem?
Amostragem é o processo de determinação de uma amostra a ser pesquisada. A amostra é uma parte de elementos selecionada de uma população estatística. Enquanto um censo envolve o exame de todos os elementos de um dado grupo, a amostragem envolve o estudo apenas de uma parte dos elementos. A finalidade da amostragem é fazer generalizações sem precisar examinar todos os elementos de um dado grupo. O censo apresenta dificuldades que tornam a amostragem um processo muito mais atraente. 
4. Quais as diferenças entre as amostras probabilística e não-probabilística?
Amostragem probabilística: Tem seu uso principalmente quando se busca uma amostra na qual todos os respondentes do universo tenham probabilidade superior a zero de serem selecionados na amostra, e porventura, responder seu questionário de pesquisa.
Amostragem não probabilística: A plataforma trabalha com uma metodologia de amostra não probabilística, pois a escolha dos respondentes não segue um modelo aleatório.
5. Qual a diferença entre a amostragem aleatória simples e a amostragem sistemática?
A amostra sistemática, assim como a amostra aleatória simples, é um método de amostra probabilística que seleciona indivíduos dentro de uma população já determinada. Contudo, há um fator matemático de seleção que as diferencia. Na amostra sistemática os elementos do universo a ser pesquisado são divididos em grupos numericamente iguais, assim, após essa segmentação é definido um “ponto de partida”, de modo a estabelecer um número que se repetirá, em sequência, dentro de todos os grupos determinados, até que toda a amostragem seja selecionada.
6. Qual a principal vantagem da amostragem estratificada? Para quê tipo de pesquisa ela é mais indicada?
A principal vantagem da amostra estratificada, em relação aos outros métodos de amostragem, é o aumento da representatividade que ela gera por possibilitar uma estratificação do universo.
7. Quais são as vantagens e as desvantagens da amostragem por conglomerados?
É a relação custo-benefício que ela proporciona na coleta de dados. Isso ocorre pois como os grupos são escolhidos antes dos entrevistados, dessa forma, o pesquisador pode escolher elementos conforme a localização dos elementos, fazendo comque haja um menor custo e tempo de deslocamento durante o processo de coleta. Quanto maior a concentração de entrevistas por localidade, maior é a chance de se obter respostas homogêneas nos resultados, podendo haver uma perda de representatividade devido a exclusão de muitas regiões. Dessa forma é importante ter cuidado na escolha da área de pesquisa.
8. Na amostragem por julgamento, quais os critérios podem ser utilizados para a seleção dos entrevistados?
Na aplicação de pesquisas com amostragem por julgamento, as pessoas podem ser selecionadas por suas características visuais, por frequentarem algum lugar que interessa a amostra ou até pessoas que têm comportamentos que se encaixam às características pré-selecionadas. Dessa forma, a amostra por julgamento, assim como a amostra por conveniência, tem uma função mais exploratória em uma pesquisa de opinião ou mercado. Ela pode ser utilizada para pesquisas menores, ou com o um pré-pesquisa para outras que buscarão dados mais aprofundados.
9. Em que tipo de pesquisa a amostragem bola de neve é indicada?
Essa amostragem, pode ser uma boa técnica para encontrar subgrupos ou segmentos de uma população que são desconhecidos ou dificilmente encontrados, como por exemplo, minorias e pessoas que possuem um comportamento ilegal ou socialmente estigmatizado. Nesse tipo de amostra, mesmo não tendo um universo definido, é importante que o pesquisador tenha um molde mínimo da amostragem a ser utilizada, de forma que exista um controle da diversificação da amostra desde a primeira pessoa indicada.
10. Cite e explique um tipo de pesquisa em que se utilize a amostragem desproporcional.
A amostra desproporcional é utilizada quando há grupos e subgrupos que geram resultados com pesos dessemelhantes em uma pesquisa. Diferente da amostra por cotas, não há a preocupação em ter uma exata proporcionalidade da população estudada, o importante na amostra desproporcional é quanto um grupo dessa população é importante para o estudo.
ATIVIDADES AULA 4: Programação Linear: Criação, Evolução e Principais Conceitos
1. Como a programação matemática estuda a otimização de recursos?
A área que estuda a otimização de recursos é denominada programação matemática. Nela, a quantidade a ser maximizada ou minimizada é descrita como uma função matemática dos recursos escassos (variáveis de decisão)
2. O que é o algoritmo simplex? Qual era o objetivo de George Dantizig quando o criou?
É o mecanismo matemático que serve para resolver problemas de programação linear.
3. Qual foi e quando ocorreu a primeira aplicação não militar do algoritmo simplex?
A primeira aplicação não militar aconteceu em 1952, com a mistura ótima de produtos na produção de gasolina.
4. Do que trata a programação linear?
Trata do problema de alocação ótima de recursos escassos para a realização de atividades.
5. O que pode ser considerado um bom modelo?
É aquele que consegue capturar as principais características do sistema a ser otimizado e que, com a maior simplicidade possível, gera uma solução que facilita a tomada de decisões.
6. Qual a diferença entre variáveis e parâmetros de um modelo?
Variáveis: podem ser controladas pelo tomador de decisão
Parâmetros: não podem ser controladas pelo tomador de decisão.
7. Quais são os elementos contemplados num modelo de programação linear?
· As variáveis as quais temos poder para alterar, ou seja, variáveis de decisão;
· Os parâmetros, que são variáveis e os quais não temos poder para alterar;
· A função-objetivo, que define e mensura o principal objetivo;
· As restrições que combinam variáveis e parâmetros para estabelecer regras, relações e limites do modelo;
· Uma “montagem” ou modelo que contempla parâmetros, variáveis, função-objetivo e restrições e que representa o problema real em análise utilizando somente funções lineares.