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Uma fábrica de autopeças possuía duas linhas de produção idênticas para seu principal produto. Os gestores precisavam aumentar a capacidade de prod...

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: 9b310af98694ada0e3820c48b023b9ab_20211113002125.png em que b6849952d44e04b60fb8ad679685cdc9_20211113002125.png 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).

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1) As variáveis estudadas foram: - Volume de produção (em unidades) de cada linha de produção (Y) - Número de funcionários dedicados a cada linha de produção (X1) - Taxa de produção (em unidades por hora) de cada linha de produção (X2) - Tipo de máquina utilizada em cada linha de produção (X3) 2) O tipo de cada variável é: - Volume de produção: quantitativa, medida em unidades - Número de funcionários: quantitativa, medida em unidades - Taxa de produção: quantitativa, medida em unidades por hora - Tipo de máquina: qualitativa, com dois níveis possíveis (máquina nova ou máquina antiga) 3) Esse modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para fazer predições do volume de produção de cada linha da fábrica a partir das variáveis independentes (número de funcionários, taxa de produção e tipo de máquina). Para isso, basta inserir os valores dessas variáveis no modelo e obter a predição do volume de produção para cada linha. 4) Uma situação similar em que a regressão linear múltipla poderia ser aplicada é na análise de vendas de uma loja de varejo. As variáveis de entrada poderiam ser: preço do produto, número de promoções realizadas, número de funcionários na loja e temperatura ambiente. A variável resposta seria o volume de vendas diário. O preço do produto, o número de promoções e o número de funcionários seriam variáveis quantitativas, enquanto a temperatura ambiente seria uma variável qualitativa. As unidades de medida seriam: preço (em reais), número de promoções e número de funcionários (em unidades) e temperatura (em graus Celsius). Com a regressão linear múltipla, seria possível identificar quais variáveis têm maior impacto nas vendas e fazer predições do volume de vendas a partir dessas variáveis.
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