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

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?
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) Velocidade da máquina (rpm), Layout (0 para antigo, 1 para novo), Número de funcionários (0 para atual, 1 para maior) e Volume de produção da linha (peça/hora) foram as variáveis estudadas.
2) Velocidade da máquina é uma variável quantitativa (contínua) medida em rotações por minuto (rpm); Layout e Número de funcionários são variáveis qualitativas (categóricas) assumindo os valores 0 (antigo/atual) ou 1 (novo/maior); Volume de produção da linha é uma variável quantitativa (contínua) medida em peças por hora.
3) O modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para fazer predições do volume de produção da linha com base nas variáveis independentes fornecidas (velocidade da máquina, layout e número de funcionários). Para fazer uma predição, basta inserir os valores desejados para as variáveis independentes na equação e calcular o volume de produção da linha.
4) Uma situação similar em que a técnica de regressão linear múltipla poderia ser aplicada é em uma empresa de tecnologia para entender o impacto das horas de treinamento, do tipo de software utilizado e da experiência prévia dos funcionários no número de erros em projetos de desenvolvimento de software. As variáveis de entrada seriam: horas de treinamento (quantitativa, medida em horas), tipo de software (qualitativa, por exemplo, 0 para software antigo e 1 para novo) e experiência prévia dos funcionários (qualitativa, por exemplo, 0 para pouca experiência e 1 para muita experiência). A variável resposta seria o número de erros em projetos (quantitativa, contagem de erros). O modelo de regressão linear múltipla poderia ser utilizado para predizer o número de erros em projetos com base nas horas de treinamento, tipo de software e experiência prévia dos funcionários.