Atividade Introdução as Ciências da Gestão

Prévia do material em texto

Aluna: Nathaly Rodrigues da Silva 
ATIVIDADES AULA 1: Introdução as Ciências da Gestão (Management Sciences)
1. O que é Management Sciences? Qual a sua relação com a Pesquisa Operacional?
Management Sciences é a área de estudos que utiliza computadores, estatística e matemática para resolver problemas de negócios. 
Por se tratar de uma modelagem matemática aplicada a área de negócios ela pode ser considerada uma subárea da pesquisa operacional. 
2. Com a utilização do processo de modelagem muitos gerentes deixaram de usar sua intuição. Isso é bom ou é ruim? Explique. 
É ruim, pois uma base de conhecimento pode estar sendo perdida. A intuição do tomador de decisão deve ajudá-lo na seleção das informações relevantes, nos possíveis cenários a serem estudados, na validação do modelo e na análise de seus resultados. 
3. No processo de tomada de decisão encontramos o problema e a oportunidade. Explique quando ocorre cada um deles.
O 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 e metas. 
4. Quais os principais fatores que podem afetar a tomada de 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; 
Os modelos permitem a comunicação de suas ideias e seu entendimento para facilitar o trabalho de grupo. 
6. Explique como são classificados os modelos matemáticos.
Os modelos matemáticos podem ser classificados de acordo com o nível de incerteza entre as relações das variáveis, como: 
Determinístico: Modelo em que todas as informações são assumidas como conhecidas (sem incertezas). 
Probabilísticos: Modelos em que uma ou mais variáveis de decisão não são conhecidas com certeza, e incerteza deve ser incorporada a eles. 
7. Qual a importância de se definir bem o problema no seu processo de resolução?
A má definição do problema não levará a nada, além de causar perda de tempo e esforço. 
ATIVIDADE AULA 2: Introdução as Ciências da Gestão – Parte 2
1. Para que servem o modelo caixa preta e diagrama de blocos?
Servem como instrumentos para a organização dos problemas e trazem o benefício de ajudar o início da documentação do modelo. Essas ferramentas auxiliam no entendimento da complexidade do modelo e identificação de importantes variáveis. 
2. Qual a diferença entre o diagrama de blocos e o modelo caixa preta?
O modelo caixa preta não demonstra as relações entre as variáveis de decisão e a medidas de performance ou consequência. Diferente do diagrama de blocos, que mostra a existência de relações entre as diversas variáveis do modelo. 
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?
R$ 3.000,00
R$ 40.000,00
R$ 37.000,00
b) Após a auditoria realizada, quais as equações linear e exponencial que descrevem o comportamento dos custos? Qual delas é a mais adequada?
Equação Linear: 
 Custo de processo = 0,7868 x número de pastéis produzidos – 6372,7
 Equação exponencial: 
 Custo de processo = 1305,536e0,0001(número de pastéis) 
 A função exponencial é a que melhor se ajusta aos dados reais, portanto, é a que melhor representa o comportamento do custo de processo. 
c) Utilizando a equação exponencial, qual o preço que proporciona o maior lucro?
R$ 7,00 é o preço que proporciona o maior lucro. 
d) Qual é o preço e a quantidade no break even point? O que isso significa?
R$ 4,30. Significa pronto de equilíbrio do negócio, ou seja, nesse caso, o preço de venda que gera um lucro mensal igual a zero. 
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;
Acréscimo de um hamburger habanero ao menu dos restaurantes Carl’s Junior. 
b) Descreva as três variáveis que devem ser incluídas no conjunto de dados. 
Quantidade de clientes que conhecem a pimenta habanero. 
Quantidade de clientes que se interessam em experimentar o novo hamburger habanero. 
A diferença da quantidade de clientes interessados em cada região. 
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?
Pela forma em que a pergunta foi feita. No primeiro momento, foi dado ênfase nos pontos negativos, isso influenciou os leitores a responderem que não teriam filhos novamente. Quando a colunista perguntou novamente, deu a oportunidade dos leitores a reverem a sua resposta, e pensarem também nos pontos positivos de ter tido filhos. 
3. O que é amostragem?
É uma técnica especial para recolher amostras, que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha. 
4. Quais as diferenças entre as amostras probabilística e não-probabilística?
 Na amostra probabilística todos os indivíduos do universo tem uma chance igual de responder a pesquisa. Ademais, busca-se a imparcialidade do entrevistador na procura de seus entrevistados. 
 Já na amostra não probabilística é utilizada quando não podemos ter uma lista completa e atualizada da população em estudo. E a coleta é baseada em critérios definidos previamente, em que nem todos do universo tem a mesma chance de ser entrevistado. 
 
4. Qual a diferença entre a amostragem aleatória simples e a amostragem sistemática?
Um fator matemático as diferenciam. 
Na amostragem aleatória simples, a seleção de elementos é feita em forma de sorteio, não há critério ou filtro no processo de amostragem. 
Na amostra sistemática os elementos do universo a ser pesquisado são divididos em grupos numericamente iguais, assim, após essas 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 é o aumento da representatividade que ela gera por possibilitar uma estratificação do universo. Ela é mais indicada para pesquisas de opinião que possuem grandes populações com diferentes qualidades. 
 
7. Quais são as vantagens e as desvantagens daamostragem por conglomerados?
Vantagens: 
A relação entre custo benefício que ela proporciona na coleta de dados. Pois como os grupos são escolhidos antes dos entrevistados, o pesquisador pode escolher elementos conforme a localização dos mesmos, fazendo com que haja um menor custo e tempo de deslocamento durante o processo de coleta. 
Desvantagens: 
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 cuidado na escolha da área de pesquisa. 
8. Na amostragem por julgamento, quais os critérios podem ser utilizados para a seleção dos entrevistados?
Na amostra por julgamento, a escolha dos respondentes é feita a partir do julgamento do pesquisador. Assim, o pesquisador busca por indivíduos que possuem características. 
9. Em que tipo de pesquisa a amostragem bola de neve é indicada?
Ela é indicada para encontrar subgrupos ou segmentos de uma população que são desconhecidos ou dificilmente encontrados, como por exemplos, minorias e pessoas que possuem um comportamento ilegal ou socialmente estigmatizado. 
10. Cite e explique um tipo de pesquisa em que se utilize a amostragem desproporcional.
A amostragem desproporcional pode ser utilizada em discrepâncias internas de um estudo. Utilizando o mesmo exemplo citado em aula, temos um hotel, no qual a quantidade de diárias obtidas por clientes em quartos comuns é muito maior do que a quantidade de diárias em quartos de luxo. Nesse caso, pelos quartos de luxo terem um valor maior na sua diária e assim, ter uma grande participação no faturamento do hotel, se pode considerar uma amostra desproporcional em relação aos clientes dos dois tipos de quarto, mesmo que haja um maior número de clientes que se hospedem em quartos normais. 
ATIVIDADES AULA 4: Programação Linear: Criação, Evolução e Principais Conceitos
1. Como a programação matemática estuda a otimização de recursos?
Na programação matemática, a quantidade a ser maximizada ou minimizada é descrita como uma função matemática dos recursos escassos (variáveis de decisão). As relações entre as variáveis são formalizadas por meio de restrições ao problema expressas como equações ou inequações matemáticas. 
2. O que é o algoritmo simplex? Qual era o objetivo de George Dantizig quando o criou?
O algoritmo simplex é o mecanismo matemático que serve para resolver problemas de programação linear. 
George Dantizig queria solucionar um problema de alocação de recursos escassos da Força Aérea, o que resultou na criação do mecanismo. 
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?
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?
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?
A diferença é que as variáveis podem ser controladas pelo tomador de decisão. Já os parâmetros não podem ser controlados pelo tomador de decisão. 
7. Quais são os elementos contemplados num modelo de programação linear?
Os elementos contemplados são: variáveis, parâmetros, função-objetivo e restrições.