pesquisa operacional

Question

O gerente de uma olha vende certa marca de televisão precisa determinar quantas tvs a oja deveria solicitar a cada semana. Cada tv é vendida por R$2.200[Preço de venda] O número de tvs vendidas por semana é uma variável aleátória que varia e zero a quatro unidades. Ogerente,considerando seus arquivos determinou a frequência da demanda por tvs das últimas semanas conforme descrito na tabela abaixo. Faça uma simulação para 8 semanas tendo por base os dados da tabela 1 e 2 responda ao gerente: a] o número médio de tvs vendidos por semana.         b] A  receita média obtida por semana

maykoll tasso · Answer

cade a tabela para analisar esses dados

Andre Smaira · Answer

As tabelas 1 e 2 seguem abaixo:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios010150220310410Total100Tabela 1 – Demanda Observadaw:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita 10,889120,976230,744140,678950,166660,034570,006680,5449Tabela 2 – SimulaçãoO primeiro passo é preencher os dados que faltam na tabela 1. A tabela 1 mostra quantas TV’s foram demandadas e quantas vezes aquela demanda ocorreu em 100 vezes em que a demanda foi anotada. Por exemplo, das 100 vezes, 50 vezes houve apenas 1 TV demandada por semana. Sendo assim, a probabilidade de ter uma TV demandada numa semana é de 50 por cento ou 0,5. Faremos o mesmo para as demais demandas e completaremos a tabela 1:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,11500,52200,23100,14100,1Total100-Tabela 1 – Demanda ObservadaEm seguida, podemos anotar a probabilidade acumulada e os intervalos aleatórios que correspondem aos intervalos em que os números aleatórios da tabela 2 podem estar.w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,10,1[0,0 – 0,1]1500,50,6[0,1 – 0,6]2200,20,8[0,6 – 0,8]3100,10,9[0,8 – 0,9]4100,11,0[0,9 – 1,0]Total100---Tabela 1 – Demanda ObservadaObservando agora os números aleatórios que aparecem na tabela 2, de acordo com o grupo de intervalos que eles se encontram é possível relacionar uma demanda () para cada intervalo nos aleatórios da seguinte maneira:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,10,1[0,0 – 0,1]1500,50,6[0,1 – 0,6]2200,20,8[0,6 – 0,8]3100,10,9[0,8 – 0,9]4100,11,0[0,9 – 1,0]Total100---Tabela 1 – Demanda Observada w:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita 10,8891320,9762430,7441240,6789250,1666160,0345070,0066080,54491Tabela 2 – SimulaçãoAgora, tendo as demandas simuladas, podemos calcular a receita simulada para cada semana multiplicando o número de TV’s demandadas naquela semana pelo preço de venda  de cada TV:w:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita (R$)10,88913660020,97624880030,74412440040,67892440050,16661220060,03450070,00660080,544912200Tabela 2 – SimulaçãoTendo as receitas e demandas simuladas, podemos responder às perguntas do gerente. Para obter o número médio de TV’s vendidas por semana durante as 8 semanas basta fazer uma média aritmética das demandas do período:Do mesmo modo, para obter a receita média, basta fazer a média aritmética das receitas no período:Respostas:

Andre Smaira · Answer

As tabelas 1 e 2 seguem abaixo:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios010150220310410Total100Tabela 1 – Demanda Observadaw:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita 10,889120,976230,744140,678950,166660,034570,006680,5449Tabela 2 – SimulaçãoO primeiro passo é preencher os dados que faltam na tabela 1. A tabela 1 mostra quantas TV’s foram demandadas e quantas vezes aquela demanda ocorreu em 100 vezes em que a demanda foi anotada. Por exemplo, das 100 vezes, 50 vezes houve apenas 1 TV demandada por semana. Sendo assim, a probabilidade de ter uma TV demandada numa semana é de 50 por cento ou 0,5. Faremos o mesmo para as demais demandas e completaremos a tabela 1:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,11500,52200,23100,14100,1Total100-Tabela 1 – Demanda ObservadaEm seguida, podemos anotar a probabilidade acumulada e os intervalos aleatórios que correspondem aos intervalos em que os números aleatórios da tabela 2 podem estar.w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,10,1[0,0 – 0,1]1500,50,6[0,1 – 0,6]2200,20,8[0,6 – 0,8]3100,10,9[0,8 – 0,9]4100,11,0[0,9 – 1,0]Total100---Tabela 1 – Demanda ObservadaObservando agora os números aleatórios que aparecem na tabela 2, de acordo com o grupo de intervalos que eles se encontram é possível relacionar uma demanda () para cada intervalo nos aleatórios da seguinte maneira:w:tbl>Demanda por TVFrequênciaProbabilidadeProbabilidade acumuladaIntervalo nos aleatórios0100,10,1[0,0 – 0,1]1500,50,6[0,1 – 0,6]2200,20,8[0,6 – 0,8]3100,10,9[0,8 – 0,9]4100,11,0[0,9 – 1,0]Total100---Tabela 1 – Demanda Observada w:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita 10,8891320,9762430,7441240,6789250,1666160,0345070,0066080,54491Tabela 2 – SimulaçãoAgora, tendo as demandas simuladas, podemos calcular a receita simulada para cada semana multiplicando o número de TV’s demandadas naquela semana pelo preço de venda  de cada TV:w:tbl>SemanaNº aleatórioDemanda()Receita (R$)10,88913660020,97624880030,74412440040,67892440050,16661220060,03450070,00660080,544912200Tabela 2 – SimulaçãoTendo as receitas e demandas simuladas, podemos responder às perguntas do gerente. Para obter o número médio de TV’s vendidas por semana durante as 8 semanas basta fazer uma média aritmética das demandas do período:Do mesmo modo, para obter a receita média, basta fazer a média aritmética das receitas no período:Respostas:

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