Estatística Aplicada ao Data Science -Nota 10

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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? 
X1 - Velocidade da máquina, X2 – Layout, X3 – número de funcionários, Y – Volume de produção 
da linha 
 
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? 
Quantitativa- Velocidade da máquina: rpm; 
Qualitativa – Layout: 2 níveis antigo=0 e novo=1; 
Qualitativa - Número de Funcionários: 2 níveis atual= 0 e maior= 1; 
Quantitativa - Volume de produção da linha: peças/ hora 
 
3) Como pode esse modelo de regressão linear múltipla ser usado para fazer predição de 
volume de produção de cada linha da fábrica? 
O modelo pode ser usado para a execução, pois as variáveis influenciam no volume de 
produção. Por meio de simulações de situações é possível comparar os resultados obtidos e 
optar pela melhor alternativa a ser aplicada na linha da fábrica, flexibilizando o controle de peças 
produzidas. 
 
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 técnica da regressão linear múltipla pode ser utilizada para gerar conhecimento a partir de dados para 
fazer predição de valor de venda ou locação de um imóvel, por exemplo. Para notação considerou-se as 
variáveis: 
X1= tipo de imóvel (Unidade de medida: apartamento =0 e casa =1. 2 níveis). Variável: Qualitativa; 
X2= área do imóvel (Unidade de medida: m²). Variável: Quantitativa; 
X3= localização de imóvel (Unidade de medida: bairro =0 e centro=1. 2 níveis). Variável: Qualitativa; 
y= valor do imóvel (Unidade de medida: R$ ). Variável: Quantitativa;