segunda-feira, 16 de maio de 2016

Analise de Regressão - Linear

Análise de Regressão


Vamos analisar conjuntos de dados para exemplificar como fazer e interpretar uma analise de regressão.
A analise de regressão é utilizada para estimar a relação estatística entre duas variáveis, a variável no Eixo X é denominada variável independente, considerada “a causa”, a variável do Eixo Y é denominada variável dependente ou variável “resposta”.



Exemplo 1
Trata-se de um conjunto de dados que contem, para a Variável X: Investimento em Propaganda de Uma Rede de Supermercados. A variável Y: Vendas Após Veiculação da Propaganda.
Conjunto de Dados a Ser Analisado (digitar esses dados em Excel):

X : Investimento em Propaganda
Y:  Resultado em Vendas
  
X
Y
30
430
21
335
35
520
42
490
37
470
2
210
8
195
17
270
35
400
25
480

Veja o vídeo, anexado em seguida, explicando como realizar a analise no Excel.

Vídeo que explica como fazer analise de regressão. Fazer download do  arquivo padrao FLV:






Análise de Resultados:








O resultado gráfico mostra uma tendência crescente da reta de regressão, indicando que quando aumenta o investimento em propaganda também aumenta o resultado em vendas.
Analiticamente podemos observar que a qualidade de ajuste da reta foi muito boa R² = 0,8251, Coeficiente de Determinação (0-0,2 Muito Ruim; 0,2 – 0,4 Ruim; 0,4 – 0,6 Regular; 0,6-0,8 Boa; 0,8-1 Muito boa, critério montado utilizando Escala de Likert).
A equação da reta de regressão estimada foi:
y = 8,3023x + 170,78
assim vemos que o Coeficiente Linear foi 170,78; como a s unidades do gráfico são Reais * 1000, podemos concluir que o que seria vendido com X=0, ou seja sem propaganda seria Y=170.780 R$.

O coeficiente de regressão foi 8,30, o que indica que para cada unidade de aumento na propaganda temos um aumento de 8,3 R$ em vendas, ou que para cada 1000 R$ investidos em propaganda temos 8.300 R$ a mais em vendas.

Exercício 2 - Elaborar um exemplo sobre analise de regressão na área de ciência dos alimentos. DL 8/3.
Mandar para o e-mail da disciplina:

informa.c.alim.esalq@gmail.com







Dicas Elaboração de Slides

Dicas Elaboração de Slides

Eu mostro mínimo de técnicas:
    • Apresentar Técnicas de Elaboração de Slides, Didática, Oratória e MKT Pessoal.

      Arquivo para Download:


            Numero de slides por pessoa e por grupo
            Referencia da USP - Prof. Cintra
            http://www.ted.com/speakers/jill_bolte_taylor : Dois cérebros, quando e como usalos.
  • Deliberamos fazer:
    • Número de slides por pessoa 5
    • Tempo de 5 minutos por pessoa

segunda-feira, 9 de maio de 2016

Aula 14 (30/5) - Seminarios e se tempo Cobrar Exercicios


Número dos Assuntos para Seminário
Nome das Pessoas do Grupo
Data
38; NPS; QFD
Gabriel; Bia, Jung
20/jun
36; 52
Diogo Ávila; Hélio do Prado
20/jun
35, Qualidade de Vida dos Trabalhadores, OHSAS 18000
Diego Baldin, Homero Cordeiro, Julio Natalino, Luiza Mazzafera
27/jun
9;18; 32
Mario Campion, Gustavo Righeto, Gabriel Cagnone, Gustavo Bressan, Hernrique Denny
20/jun
20; 27
Luan Leme, Pedro Gustinelli
23/mai
26;28;29
Bruno Beraldes, Guilherme Murakawa, Victor Shin,mateus giovanetti
06/jun
6;25;43
Bianca Santos, Fernando Crevelario, Luiz Gustavo Tutui
06/jun
3;41
Renato Frias Françoso, Marco Guimarães, Felipe Pereira
23/mai
36,52
Letícia Nakamiti, Giovanna Souza, Gabriel Awabdi
27/jun
17 e 55  e 34
Heloa e Yeda e Luis
06/jun




Euromonitor International
Empresa
O site disponibiliza dados das industrias e dos setores, produtos derivados e seus respectivos paises.

Welcome to Passport, Euromonitor International's gateway to global strategic intelligence. Registering will provide you access to our award winning database and analysis tools to help you.
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Aula 13 (23/5) - Workshop de Exercícios -

EXEMPLOS DE ANOVA:
- Carlos - Celulose em Clones de Eucaliptos
- Salários em diferentes regiões do Brasil

- Seminários



Exemplo de Carlos - Celulose
????????????

Exemplo - Comparação de Salários (ANOVA):

data salarios;
   input No_Cidade Estado $ Salario;
   cards;
17 RJ 1870
16 RJ 2030
8 SP 1800
11 MS 1700
6 SP 2150
19 RJ 1910
10 MS 1890
18 RJ 2200
14 SP 2180
4 MS 1890
3 MS 1650
20 RJ 1890
12 MS 1950
7 SP 2320
15 RJ 1990
2 SP 1850
1 MS 1678
9 MS 1789
5 SP 1950
13 SP 2150
;
proc anova;
   class Estado;
   model Salario = Estado;
   means Estado / Tukey lines;


run;




Aula 12 (16/5/2016) - Seminários (Tecnicas Slides) e Workshop de Exercícios - Se tempo MANOVA

1- Verificar datas de Seminários - Dicas para Elaboracao de Slides
2- Workshop de Exercícios: ANOVA - Cluster - MANOVA
3- Dicas de Elaboração de Slides
 

Workshop de Exercícios: ANOVA - Cluster - MANOVA:



Exemplos de ANOVA em SAS

Exemplo 1 - de ANOVA - Comparação de Concentração de OHNa em Diversas Categorias de Sucos;
data SUCOS;
input suco $ NaOH;
cards;
Maca    8
Maca    11
Maca    10
Maca    8
Maca    9
Uva 8
Uva 6
Uva 7
Uva 9
Laranja 5
Laranja 4
Laranja 5
Manga   2
Manga   1
Manga   1
;
proc ANOVA;
class suco;
model NaOH=suco;
means suco/ tukey lines;
run;


Exemplo 2 - Índice de Masa Corporal, Corrida por Semana e Quilocalorias por Dia em Função das Categorias: Atletas, Semiatentas, Sedentários e Professores da ESALQ


data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT    20.2  60.7  3200
AT    21.3  54.8  3100
AT    19.3  49.6  2800
AT    21.1  52.3  3300
SEM   22.4  14.9  2600
SEM   21.9  17.8  2700
SEM   23.8  18.6  3200
SEM   24.1  15.1  3300
SE    27.3  2.5   2700
SE    23.4  4.3   2300
SE    25.2  2.3   2600
SE    26.4  2.6   3200
PR    26.2  4.1   2600
PR    24.2  2.1   2700
PR    25.4  1.9   2650
;
proc print;
run;
proc glm;
 class cat;
 model imc corr kcal = cat;
 means cat / tukey lines;

run;



Exemplo do Aluno Julio Natalino:


data  alface;
input cat $ diam peso fibras;
cards;
crespa 30 210 2.5
crespa 32 217 2.0
crespa 30 205 2.1
crespa 31 220 2.3
lisa 30 170 1.9
lisa 28 164 1.8
lisa 30 171 1.7
lisa     27 160 1.7
americana 22 160 1.55
americana 24 170 1.60
americana 26 179 1.70
americana 25 175 1.65
mimosa 29 185 2.1
mimosa 25 175 1.95
mimosa    28 180 2.0
proc print;
run;
proc glm;
 class cat;
 model  peso  = cat;
means cat / tukey lines;
run;





segunda-feira, 2 de maio de 2016

Aula 11 (9/5/2016) - Foco em Seminários e Exercícios - MANOVA

Aula 11 - Foco em Seminários e Exercícios - MANOVA (Multivariate Analysis of Variance)


 Exercícios: negociarmos dead lines.

 Seminários: Assuntos e datas de apresentação.


 MANOVA: Continuar aprendizagem.





Mostrar diferença de utilização em estatística e 
gestão de custos:

Estatística:

Ver exemplo da aula anterior (Categorias=Tratamentos, Var_1=IMC , etc.

Observ. Trat. Repet. Var_1 Var_2 .... Var_n
1
2
...

Trat. serão as linhas
Medias de cada variável de resposta as colunas
Objetivo: analise estatística: Cluster An. ou PCA, etc.


Gestão:

Registro Més Dia Item Custo
1
2
....

Estes Campos Entrarão na Tabela Dinâmica:
Como linas
Como colunas
Como corpo da tabela
Objetivo: Elaborar totais parciais por linha (Item) e coluna (mês);


Passo 3 - Rodar ANOVA dos Dados do Exemplo Anterior (aula passada). 


data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT    20.2  60.7  3200
AT    21.3  54.8  3100
AT    19.3  49.6  2800
AT    21.1  52.3  3300
SEM   22.4  14.9  2600
SEM   21.9  17.8  2700
SEM   23.8  18.6  3200
SEM   24.1  15.1  3300
SE    27.3  2.5   2700
SE    23.4  4.3   2300
SE    25.2  2.3   2600
SE    26.4  2.6   3200
PR    26.2  4.1   2600
PR    24.2  2.1   2700
PR    25.4  1.9   2650
;
proc print;
run;
proc glm;
 class cat;
 model imc corr kcal = cat;
 means cat / tukey lines;
run;


Resultado de Rodar o Programa Acima:
Arquivo para Download (Tipo Word) Arquivo de Resultados para Download




Passo 4 - Rodar MANOVA dos Dados do Exemplo Anterior (aula passada)

Programa para Rodar MANOVA:

data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE  27.3 2.5 2700
SE  23.4 4.3 2300
SE  25.2 2.3 2600
SE  26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
;
proc print;
run;
proc glm;
 class cat;
 model imc corr kcal  = cat;
 contrast "AT e SEM Vs. PR e SE "  cat 1 -1 -1 1;
contrast " PR Vs. SE "  cat 0 1 -1 0;
 manova h=_all_ / printe printh;
run;
/* Se tirar o comando manova faz os contrastes univariados 
contrast " Se Vs Prof " cat 0 0 1 -1;
A ordem das categorias é a albafética, ver relatorio de proc glm
*/





Resultado do Programa de MANOVA:
Arquivo para Download (mht abrir no Wodr)
Arquivo de Resultados - Abrir com Word






- Análise Multivariada Exemplos: 















data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.475 54.35 3100
PR 25.175 2.55 2662.5
SE  25.575 2.925 2700
SEM 23.05 16.6 2950
;
proc cluster data=imc_dat outtree=tree method=average;
var imc corr kcal;
id cat;
run;
PROC TREE DATA=TREE;
RUN;


Próxima aula:


  • Comparar resultados ANOVA com Kruskal-Wallis.
  • Resultados ANOVA dados brutos, transformados e da Estat. Robusta,

Lista de Exercicios

Oi Gente, bem vindos à Disciplina LCE 137:

Pesquisa para Mercado de Trabalho, Competitividade, Empreendedorismo, Gestão e Certificação Internacional



Sequência da Primeira Aula:

    - A - Eu sou o Gabriel, responsável pela disciplina. O blog da disciplina é:



http://mercado-gestao-empeend.blogspot.com.br/

    - B - Quantas pessoas de cada curso.

    - C -Uma pessoa de cada curso fala sobre expectativas que tem na disciplina. O que pretendem aprender?

     - D - Apresentação mais ampla do Gabriel:


            [ Falaremos ate as 21:20h (coloquei alarme) depois disso vamos trabalhar no Exercício I ; eu apresento rapidamente e vocês pesquisam sobre Sistemas Mundiais de Gestão. Elaborar 7 slides, pode ser em 2 ou 3 pessoas, que estejam trabalhando no mesmo computador, vamos tentar que sejam duas pessoas por computador. ]

         - D1 - Trabalhos 3 slides ( trabalhos na área da disciplina)
         - D2 - Foco próximos anos produção, industrialização, inteligência, GQT, CIQ, exportação e qualidade de alimentos. Um pouco de mineração e ambiência.
         - D3 - Prof. LCE 25 anos ( Gestão, Certificação, Inteligência (BI, antesipativa, competitiva, colaborativa, coletiva, etc.), Computação, Estatística para Gestão e Pesquisa - mais Estatística Robusta, pesquisa na área de produção, análise e industrialização de alimentos, elaborando Material de Referencia Certificado, área de Metrologia, para vários alimentos: arroz,  feijão, carne , tomate, soja, etc. Foram investidos aproximadamente 2,5 *10^6 de reais provenientes do: MAPA, CNPq, AIEA, FAPESP, NIST e iniciativa privada ).Testes de Proficiência (NIT Qualidade e Metrologia na Agropecuária (CNPq e iniciativa privada), Rastreabilidade Química de Carne no BR, Segurança Alimentar e do Alimento, Resgate de PANCs (UNASUL, CNPq e iniciativa privada, Conservação de Alimentos (química e com radiação,  mineração (minerais portadores de futuro, para alta tecnologia, ambiente BRICS -CNPq, Mariana,
            Orientando com muito sucesso Pratica Profissionalizante (2 concluídas e  4 em andamento), que melhoram sensivelmente a  empregabilidade, competitividade (pensando em não contratação prestação de serviço para realizar PG, sponsor) também aumentando networking e habilidades de mercado). Infalível não mas aumenta chances especialmente na crise, sofisticar a sofisticação, Hermann Hesse (Premio Nobel de Literatura). Dos 6, 4 conseguiram emprego em função da PG e 2 já estavam empregados antes de começar.
        - D4 - Analista de sistemas sênior CIAGRI, chefe do Setor de Apoio à Pesquisa, analisando dados, USP, UNICAMP, Shell, INB, Nestlé, Cargill, etc. Também produzindo software estatístico. Durante 6 anos.
         - D5 - Prof. Universidad Federal de Buenos Aires 5 anos, na capital federal, área de estatística e zootecnia.
         - D6 - Especialização MBA Gestão da Qualidade.
         - D7 - Doutorado no CENA em Estatística para Gestão.
         - D8 - Mestrado em Estatística Aplicada na ESALQ
         - D9 - Graduação em Medicina  Veterinária com  orientação em Estatística e  Zootecnia.
         - D10 – Trabalhou dos 9 a 17 anos com galinhas de postura, frangos de corte e ovelhas, negócios familiares. Na Patagônia Argentina.



- E - Apresentar Rapidamente os Sistemas Mundiais de Gestão
Depois os alunos trabalham no Exercício 1.









Anexo para Próxima Aula (Aula II)

- F - Objetivo da Disciplina
Desenvolver no aluno senso crítico em Gestão Sistêmica, Qualidade Total, Certificação Internacional da Qualidade (ISO, GLOBAL-GAP, AS, OHSAS), estatística para tomada de decisão na gestão de organizações e noções de empreendedorismo e mercado de trabalho.


- G - Método de Trabalho da Disciplina

- F1 - Apresentação básica de cada assunto

- F2 - Pesquisa em Internet, toda aula terá um exercício, técnica da Finlândia, Japão e Coréia do Sul (aprendizagem Pierluigi Piazzi)

- F3 - Apresentação de Exercícios solicitados em aulas anteriores (Apresentação e alguns relatórios: projeto, sumario executivo, memorando, etc.)

- F4 -Solicitaremos a elaboração e apresenta. de um seminário em equipes de 2 a 5 pessoas, vou colocar uma lista de assuntos (mais de 100), vocês podem escolher outros relacionados com o objetivo da disciplina

- F5 - Nota: Para quem entregar os exercícios no prazo, apresenta seminário e tem freqüência >= 70% nota entre 7 e 10
Composição da Nota:
Podemos abolir a prova se vocês toparem.
Nota = ( 4*Exercícios + 2,5 * Seminário + 3,5 * Participação na Aula ) / 10
ou se não tiver participação na aula
Nota = ( 7 * Exercícios + 3 * Seminário ) / 10 
Se não gostarem da nota podem fazer uma prova optativa encima dos exercícios, apos saberem a nota final (presencial por videoconferência, o pior é perder um ponto encima da nota final, o mais provável é que subam ou fiquem com a mesma nota.

- H - Resultados Esperados
- G1 - Se conscientizarem de que os SMG e CIQ podem ser utilizadas em qualquer organização, inclusive para você e sua família.
- G2 - Conhecerem as principais ferramentas, que serão utilizadas em entrevistas para seleção do trainee, emprego, apresentação de propostas e apresentação de serviços realizados
- G3 - Entender as componentes da empregabilidade e competitividade
- Entenderem o que é empreendedorismo universitário e plano de negocio. Não se desesperarem se não arranjarem emprego.
- G4 -Entenderem o que é associativismo e os fatores que interessam, como sinergia e antagonismo
- G5 - Conhecimento básico de custo e lucro liquido
- G6 -Ferram computacionais para implementarem essas tecnologias (bancos de dados, data crunching, data mining, etc.)
- G7 -Terem senso crítico mínimo nos itens abordados no programa da disciplina.
- I - Programa da Disciplina
4.1. Filosofia, Conceitos Básicos. 4.1.1. Definição de Qualidade. 4.1.2. Sobrevivência na Nova Ordem Mundial, competitividade. 4.1.3. Histórico da Qualidade. 4.1.4. Benefícios Internos e Externos da Qualidade. 4.1.4. A Gestão pela Qualidade Total (TQC, CWQC, Toyota, TQM, BSC e Lean 6 Sigma) e os Sistemas de Certificação Internacional da Qualidade. 4.2. Ferramentas da Gestão pela Qualidade Total. 4.2.1. Gestão da rotina: MASP, Brainstorming, Multivotação, GUT-CD, 5W2H, Fluxogramas, SDCA, Unidades Gerenciais Básicas, Programa 10S, Padronização da rotina, FMEA/FTA, Auditorias Internas, Programa de Educação, Reuniões Relâmpago, Administração Visível, Monitoração de Clientes, Grupos Kaizen. 4.2.2. Gestão da Inovação: Planejamento Estratégico (longo, médio e curto prazo), PDCA, Sistema Ringi de Negociação, Workshop, Benchmarking, QFD, Política de RH, Marketing, Learning Organizations, Custos ABC, Auditorias, Indicadores de Desempenho, Gerenciamento de stakeholders, Stewardship, imagem corporativa. Inteligência competitiva e cooperativa. Eficácia, eficiência, ferramentas para mensuração. Coaching (empresarial, de liderança e pessoal) e mentorismo. 4.3. Principais Sistemas de Garantia da Qualidade: Certificação Internacional da Qualidade. 4.3.1. Sistemas de Certificação: ISO, SA 8000, OHSAS 18000 e GLOBAL–GAP. 4.3.2. Metodologia de implantação, documentação, requisitos, participação da alta administração, gerência média e instâncias operacionais. 4.3.3. Pré-auditoria, auditoria de certificação, auditorias de manutenção. 4.3.4. Eficácia empresarial, mapa de processos, organização versus burocratização, motivação, trabalho em equipe. 4.4. Estatística para Qualidade. 4.4.1. As Sete Ferramentas do Controle Estatístico da Qualidade: Diagrama de Ishikawa, Histograma, Folha de Verificação, Estratificação, Diagrama de Pareto, Diagrama de Dispersão, Gráficos de Controle. 4.4.2. Círculos de Controle da Qualidade. 4.4.3. Outras Ferramentas: Índices de Capacidade e Uniformidade de Processos, Amostragem, Testes de Estratificação, Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses, Amostragem, Estatística não Paramétrica e Multivariada (MANOVA, PCA, Cluster Analisys, etc). 4.5. Sistemas de informação executivo (DSS), gerencial (ERP) e operacional (MRP). 4.6. Sistemas de Inteligência Empresarial. 4.7. Elaboração de mapas de processos seguindo o sistema mundial de gestão utilizado programas para geração de hipertextos na “nuvem” de processamento, como o programa Prezi. 4.8. Conceitos gerais de gestão e do Sistema BSC assimilados através de aprendizado eletrônico (E-Learning) com certificação eletrônica pela FGV e FPNQ. 4.9 Empreendedorismo: conceituação, escolas, vantagens, metodologia de aplicação, startups, ampliação do mercado de trabalho. 4.10 Análise do mercado de trabalho do biólogo no Brasil e no mundo, estratificado por relações trabalhistas centralizadas ou empreendedorismo, áreas de atuação, qualificações necessárias, remuneração, benchmarking competitivo, etc.