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Com base no modelo descrito, responda às seguintes perguntas: 1) Quais foram as variáveis estudadas? 2) Qual o tipo de cada variável, quantitativ...

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) Foram estudadas as variáveis x1 = velocidade da máquina, x2 = layout para o fluxo de produção, x3 = número de funcionários e y = volume de produção da linha.
2) x1 é uma variável independente, quantitativa, com unidade de medida em rpm; x2 e x3 são variáveis independentes, qualitativas, com níveis antigo ou novo e atual ou maior, respectivamente; y é uma variável dependente, quantitativa, com unidade de medida em peças/hora.
3) O modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para fazer predição de volume de produção de cada linha da fábrica ao se variar os valores das variáveis independentes para cada combinação ou entrada de valores, obtendo-se uma saída diferente (resultado da variável dependente).
4) É possível utilizar a regressão linear múltipla para calcular o número de vendas de um produto baseado no investimento com propaganda, no número de vendedor e da disponibilidade de no estoque. As variáveis são: y = número de vendas do produto, x1 = valor investido em propaganda (variável independente, quantitativa, com unidade de medida em milhares de reais), x2 = número de vendedores atuando (variável independente, quantitativa, com unidade de medida em quantidade de pessoas), x3 = disponibilidade do produto em estoque (variável independente, qualitativa, com níveis disponível ou não disponível), e y é uma variável dependente, quantitativa, com unidade de medida em milhares de unidades.

Essa pergunta também está no material:

Atividade 1
2 pág.

Estatística Aplicada Universidade Federal do ABCUniversidade Federal do ABC

💡 1 Resposta

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1) As variáveis estudadas foram: x1 = velocidade da máquina, x2 = layout para o fluxo de produção, x3 = número de funcionários e y = volume de produção da linha. 2) O tipo de cada variável é o seguinte: x1 é uma variável independente, quantitativa, com unidade de medida em rpm; x2 e x3 são variáveis independentes, qualitativas, com níveis antigo ou novo e atual ou maior, respectivamente; y é uma variável dependente, quantitativa, com unidade de medida em peças/hora. 3) O modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para fazer predição do volume de produção de cada linha da fábrica, variando os valores das variáveis independentes para cada combinação ou entrada de valores e obtendo uma saída diferente (resultado da variável dependente). 4) Um exemplo de aplicação da técnica de regressão linear múltipla seria calcular o número de vendas de um produto com base no investimento em propaganda, no número de vendedores e na disponibilidade do produto em estoque. As variáveis seriam: y = número de vendas do produto, x1 = valor investido em propaganda (variável independente, quantitativa, com unidade de medida em milhares de reais), x2 = número de vendedores atuando (variável independente, quantitativa, com unidade de medida em quantidade de pessoas), x3 = disponibilidade do produto em estoque (variável independente, qualitativa, com níveis disponível ou não disponível), e y é uma variável dependente, quantitativa, com unidade de medida em milhares de unidades.

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