Aula 4 (8/3/2016) - Bancos de Dados (IMC) - Excel

Introdução aos Bancos de Dados

No. Reg.	Nome	Gen	A Fis.	Altura	Peso	IMC	Clasific.
1	Dina	f	sed	1,67	70	25,0995	Sobrepeso
2	Gabriel	m	sed	1,71	79	27,01686	Sobrepeso
3	Laura	f	atl	1,65	59	21,67126	Normal
4	Luis	m	atl	1,74	73	24,11151	Normal
5	Mary	f	sed	1,7	72	24,91349	Normal
6	Pedro	m	atl	1,82	80	24,15167	Normal
7	Sergio	m	sed	1,83	120	35,83266	Sobrepeso
8	Silvia	f	atl	1,72	66	22,30936	Normal
Registro:
	Linhas de dados,  as observacoes
Campos
	Informacoes

Download de Arquivo IMCorporal:

Arquivo IMC - Banco de Dados

Exercício 4 - Criar um banco de dados, um para cada aluno, destacando quais são os registros e os campos. Aplicar a opção Filtro e Função Logica. DL: 22/3.

Aula que vem cobraremos exercícios 1, 2 e 3.

Aula 3 (2016) - Regressão Curva

- Lenise apresenta sistema de infrações na produção de alimentos

- Regressão Curva: Peso do Gabriel
Arquivo para Download:
Peso - Gabriel
- Exercício 3 - Crie um exemplo para aplicar regressão curva.

Aula 2 (2016) - Análise de Regressão

I - Colaborar com Exercício 1


II - 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 Propaganda - Vendas (Regressão)

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

Aula 1 (2016) - Introdução: Sistemas de Informação na Produção de Alimentos

Blog de 2016 – Primeira Postagem

Endereço do Blog: 

http://inteligencia-alim-esalq.blogspot.com.br/

Exercício 1 -  Sistemas de Informação na Produção de Alimentos. Prazo= DL = Dead Line = 1/3, elaborar 7 slides ou tempo de 7 minutos para apresentar. Mandar para o e-mail da disciplina: informa.c.alim.esalq@gmail.com Apresentação da Aula 1- Para Download Aula 1 - Power Point Aula 1 - Disciplina Mercado de Trabalho - Gestão - Certificação e Empreendedorismo Slides do Gabriel: Slides Primeira Aula