Introdução e Evolução da Qualidade
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Questions and Answers

Qual é a definição de qualidade segundo a ISO 9000:1994?

  • Totalidade das características de uma entidade que satisfaz necessidades. (correct)
  • Capacidade de um produto de ser produzido em massa.
  • Foco exclusivo em produtos e não em serviços.
  • Apenas a adequabilidade ao uso do produto.

Qual foi a contribuição do modelo de Qualidade Total introduzido por Feigenbaum nos anos 70?

  • Enfatizar somente a inspeção após a produção.
  • Criação de departamentos exclusivos para qualidade na empresa.
  • Foco no controle da qualidade apenas em produtos.
  • Introdução da ideia de melhoria contínua em todos os processos. (correct)

Qual dos seguintes aspectos não pertence ao Planejamento da Qualidade?

  • Estabelecimento da visão e missão da organização.
  • Planejamento estratégico e operacional.
  • Identificação dos processos e recursos necessários.
  • Definição de objetivos ad hoc. (correct)

No contexto do Controle da Qualidade, qual é o objetivo principal?

<p>Detectar falhas previamente para não afetar o produto final. (B)</p> Signup and view all the answers

O que é melhoria da qualidade?

<p>Aumento da capacidade de cumprir requisitos de qualidade. (D)</p> Signup and view all the answers

Qual é a principal função da Garantia da Qualidade?

<p>Dar confiança às partes interessadas sobre a capacidade do sistema de qualidade. (B)</p> Signup and view all the answers

Qual dos seguintes não é um dos 7 Princípios de Qualidade?

<p>Inovação Contínua. (C)</p> Signup and view all the answers

Qual é um dos tipos de planejamento da qualidade?

<p>Planejamento Estratégico. (C)</p> Signup and view all the answers

Qual é a principal função de um gráfico de barras?

<p>Comparar a frequência de variáveis categóricas ou discretas (C)</p> Signup and view all the answers

Qual dos seguintes pressupostos não é parte dos erros em um modelo de regressão?

<p>Multicolinearidade (C)</p> Signup and view all the answers

Qual é uma medida comum para avaliar a qualidade de previsão de um modelo?

<p>RMSE (B)</p> Signup and view all the answers

O que caracteriza um histograma em comparação a um gráfico de barras?

<p>Usa intervalos para variáveis contínuas (C)</p> Signup and view all the answers

Qual das seguintes afirmações sobre R² ajustado é verdadeira?

<p>Ele penaliza variáveis irrelevantes para proteger contra overfitting. (B)</p> Signup and view all the answers

A homoscedasticidade nos erros significa:

<p>Os erros têm variância constante (D)</p> Signup and view all the answers

Como a colinearidade impacta uma regressão linear?

<p>Dificulta a inversão da matriz X^T X. (A)</p> Signup and view all the answers

Quando se fala em overfitting, refere-se a:

<p>Um modelo que se ajusta bem aos dados conhecidos, mas tem desempenho fraco em previsões futuras (B)</p> Signup and view all the answers

Qual das seguintes abordagens de visualização é mais utilizada para lidar com variáveis contínuas?

<p>Box Plot (A), Gráfico de Linhas (C)</p> Signup and view all the answers

Qual método pode ser utilizado para tratar a colinearidade?

<p>Remover variáveis altamente correlacionadas. (C)</p> Signup and view all the answers

Qual é a principal característica da Regressão Forward Stepwise?

<p>Utiliza um teste estatístico para inclusão/exclusão de variáveis. (C)</p> Signup and view all the answers

Os mínimos quadrados ordinários (OLS) são utilizados para:

<p>Minimizar a soma dos quadrados dos erros (A)</p> Signup and view all the answers

O que a Análise de Componentes Principais (PCA) busca fazer?

<p>Reduzir a dimensionalidade dos dados. (D)</p> Signup and view all the answers

Qual é uma das vantagens do uso de Partial Least Squares (PLS)?

<p>Maximiza a covariância entre X e Y. (B)</p> Signup and view all the answers

Qual dos seguintes métodos é mais indicado quando há mais variáveis do que observações?

<p>Principal Component Regression (PCR). (D)</p> Signup and view all the answers

O que é uma variável latente?

<p>Uma variável que é estimada a partir de outros dados. (A)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

O que é Qualidade?

A totalidade das características de uma entidade que lhe conferem a capacidade de satisfazer necessidades explícitas ou latentes.

Qualidade: O que é?

Um campo da gestão focado em garantir que produtos e serviços atendam às necessidades e expectativas dos clientes.

Antiguidade da Qualidade

O foco era em processos rudimentares de controlo de qualidade.

Início do Século XX: Qualidade como Disciplina

A qualidade tornou-se uma disciplina formal, com a introdução da inspeção como método de controlo.

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Anos 30: Controlo Estatístico da Qualidade

O controle estatístico introduziu métodos para prever e prevenir problemas de qualidade.

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Anos 50: Garantia de Qualidade

O foco era na criação de sistemas confiáveis para garantir a qualidade.

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Anos 70: Qualidade Total

O conceito de Qualidade Total foi introduzido, com o objetivo de integrar a qualidade em todos os aspetos da organização.

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Anos 90: Modelos de Excelência

Modelos de excelência foram introduzidos para a aplicação de sistemas de gestão da qualidade mais sofisticados.

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Variável Discreta

Um tipo de dados que representa valores que podem ser contados, como o número de alunos em uma sala de aula.

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Variável Contínua

Um tipo de dados que representa valores que podem ser medidos, como a altura de uma pessoa ou a temperatura de uma sala.

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Gráfico de Barras

Um gráfico que mostra a frequência de diferentes categorias de dados. Por exemplo, um gráfico de barras pode mostrar o número de estudantes que escolheram cada cor favorita.

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Histograma

Um gráfico que mostra a distribuição de uma variável contínua. Por exemplo, um histograma pode mostrar a distribuição de alturas de alunos em uma sala de aula.

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Análise de Regressão

Uma técnica estatística usada para analisar a relação entre duas variáveis. Por exemplo, uma análise de regressão pode ser utilizada para prever o preço de uma casa com base no seu tamanho.

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Regressão Linear

Um tipo de análise de regressão que assume uma relação linear entre as variáveis. Por exemplo, uma regressão linear simples pode ser usada para prever o preço de um carro com base na sua idade.

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Regressão Linear Múltipla

Um modelo de regressão que inclui múltiplas variáveis independentes. Por exemplo, um modelo de regressão linear múltipla pode ser usado para prever o preço de uma casa com base no seu tamanho, localização e idade.

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Qualidade de Ajuste

Um termo que descreve a qualidade do ajuste de um modelo de regressão aos dados. Um bom modelo de regressão deve ser capaz de explicar a variabilidade dos dados.

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Ajuste R²

Ajuste R² penaliza a adição de variáveis irrelevantes em um modelo de regressão linear.

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Colinearidade

Ocorre quando variáveis independentes em um modelo de regressão linear estão altamente correlacionadas.

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Fator de Inflação da Variância (VIF)

VIF mede o quão a variância de um coeficiente é inflacionada devido à colinearidade.

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Como lidar com a colinearidade: Remoção de variáveis

Uma forma de lidar com a colinearidade é remover as variáveis altamente correlacionadas.

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Regressão Forward Stepwise

A regressão forward stepwise é um método para adicionar ou remover variáveis preditoras em um modelo de regressão linear.

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Best Subset

O método Best Subset testa todas as combinações possíveis de variáveis preditoras e seleciona o top-k melhor.

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Variável Latente

É uma variável que não é observada diretamente, mas é inferida a partir de outras variáveis.

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Principal Component Regression (PCR)

A PCR usa os componentes principais (PCs) derivados da PCA para resolver problemas de regressão.

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Study Notes

Introdução à Qualidade

  • Qualidade é a totalidade das características de uma entidade que lhe conferem a capacidade de satisfazer necessidades explícitas ou latentes (ISO 9000:1994).
  • Adequabilidade ao uso e ao objetivo são conceitos importantes relacionados à qualidade (Juran).
  • A qualidade evoluiu ao longo do tempo, passando de processos rudimentares para foco em processos, controle estatístico, garantia da qualidade e, mais recentemente, qualidade total e modelos de excelência.

Evolução da Qualidade

  • Pré-história da Qualidade: Foco em processos rudimentares.
  • Início do século XX: Surgimento da qualidade como disciplina, priorizando a inspeção.
  • Anos 30: Desenvolvimento do Controle Estatístico.
  • Anos 50: Foco na Garantia da Qualidade.
  • Anos 70: Introdução da Qualidade Total.
  • Anos 90: Aplicação de modelos de excelência em sistemas mais sofisticados.

Componentes do Sistema de Gestão de Qualidade (QMS)

  • Planejamento da Qualidade: Definir objetivos e especificar recursos para atingi-los (estratégico e operacional)
  • Controle da Qualidade: Identificar falhas para prevenir afetar o produto final.
  • Garantia da Qualidade: Conferir confiança às partes interessadas sobre o atendimento dos requisitos de qualidade.
  • Melhoria da Qualidade: Aumento da capacidade de cumprir requisitos, melhoria de desempenho.

Princípios de Qualidade

  • Foco no cliente
  • Liderança
  • Compromisso com as pessoas
  • Abordagem por processo
  • Melhoria
  • Abordagem à tomada de decisões com base em fatos
  • Construção de relacionamentos mutuamente benéficos

Análise Exploratória de Dados (AED)

  • Variável categórica: gráficos de barras, pizza, dispersão.
  • Variável discreta; gráficos de barras, gráficos de haste, gráfico de degrau.
  • Variável contínua; histograma, boxplot, gráfico de linhas.

Análise Preditiva - Regressão

  • Vantagens: flexibilidade, eficiência computacional, disponibilidade de software.
  • Regressão linear múltipla (OLS): estimação eficiente de modelos.
  • Pressupostos importantes: homocedasticidade, independência e normalidade das observações.
  • Relações não lineares são possíveis também.
  • Avaliação de modelos: análise de qualidade de ajuste e previsão com métricas como R², RMSE.
  • Técnicas para lidar com muitos preditores; colinearidade, usando variáveis latentes (PCA, PLS).

Qualidade de Ajuste e Previsão

  • Qualidade de ajuste: quanto o modelo se ajusta aos dados existentes
  • Qualidade de previsão: capacidade do modelo em prever novas observações.
  • Métricas para avaliar: R², R2 ajustado, RMSE.

Melhoria de Desempenho

  • Identificar padrões para futuras melhorias a fim de buscar excelência no desempenho.

  • Regras de ouro para modelos, como lidar com colinearidade.

  • Métodos como: K-fold, Monte Carlo e "Leave-One-Out".

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Qualidade e Análise Preditiva PDF

Description

Este quiz explora os conceitos fundamentais da qualidade, sua evolução ao longo da história e os componentes do Sistema de Gestão de Qualidade. Desde os processos rudimentares até a qualidade total, o quiz proporciona uma visão abrangente e informativa sobre a disciplina da qualidade.

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