Atividade 2 ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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PERGUNTA 1
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).
 
1)     Quais foram as variáveis estudadas? 
Resposta: Máquinas; layout; funcionários; produção.
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? 
Resposta:
Máquinas(Quantitatita - Número de máquinas, unidades.);
Layout( Qualitativa - novo ou antigo modelo);
funcionários(Quantitativa - Número de funcionários.);
Produção (qualitativa, avaliar entre layout ou retrofiting)
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de volume de produção de cada linha da fábrica? 
R: O objetivo é verificar qual melhor opção para aumentar a produção. Sabendo que 
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 regressão linear pode ajudar a predizer o valor de venda de um  imóvel, há partir de dad os coletados relativos a algumas de suas características. Assim um investidor que busca por ajuda de um estatístico para analisar  o preço benefíc ios de alguns imóveis. Para simplificar a sua análise, ele decidiu adotar uma nota ção para as var iáveis observadas:  X1 = tipo do imóvel (casa = 0 ou aparta mento = 1), qualitativa X2 = área do imóvel (m²), quantitativa  X3 = localização do imóvel (centro = 0 o u bairro = 1), qualitativa  Y = valor do imóvel (R$), quantitativa. 
1) Quais foram as variáveis estudadas?
As variáveis estudadas foram máquinas; layout; funcionários; produção.
 
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?
A velocidade da máquina é uma variável quantitativa, com unidade de medida "rpm"; o volume de produção é uma variável quantitativa com unidade de medida "peças/hora"; o layout é uma variável qualitativa com classes (1"novo" ou 0 "antigo"); o número de funcionários é uma variável qualitativa com classes (0 "atual", 1 "maior"). 
 
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de volume de produção de cada linha da fábrica?
Pode ser usado para realizar diversas análises com foco nos principais fatores influenciadores do custo de produção. O método possibilita a correlação das variáveis e a visualização de vários cenários. A partir do modelo, o gestor da fábrica pode simular situações, e chegar ao resultado mais desejado, aumentando ou mantendo o numero de funcionários, modificando a quantidade e/ou velocidade de máquinas, alterando o layout.
 
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).
Refletindo sobre situações similares, considerou-se circunstâncias presentes no cotidiano como: a perda de peso corporal de uma pessoa em função da quantidade de horas de exercícios e da quantidade da ingestão de calorias; o valor de um apartamento em função da área, do andar e da localização. 
Considerou-se ainda a geração de resíduos de construção e demolição no canteiro de obras em função do tipo de projeto e da forma de produção, como uma situação similar e que está relacionada à área da engenharia civil.
Nesse caso, a variável de resposta Y se configura pela quantidade de resíduos de construção e demolição (metros cúbicos), portanto, uma variável quantitativa.
As variáveis de entradas apresentam-se como quantitativas e qualitativas.
As variáveis quantitativas x1 dada pela área total construída (metros quadrado); x2 dada pelo número de pavimentos (unidades) e x3 dada pela densidade das paredes (quilograma por metro cúbico).
As variáveis qualitativas x4 dada pela organização do canteiro com níveis (1-falhas na organização do canteiro, 5-canteiro mais organizados); e x5 dada pelo reaproveitamento de resíduos, com classe (1-"reaproveitamento" e 0-"sem reaproveitamento").