segunda-feira, 31 de outubro de 2016

SAS - Importância para Empregabilidade e Competitividade

SAS - Importância para Empregabilidade e Competitividade

SAS (software)

From Wikipedia, the free encyclopedia

This article is about the software suite. For other uses, see SAS (disambiguation).

SAS

SAS 9 on Microsoft Windows
Developer(s)	SAS Institute
Initial release	1976; 40 years ago

Stable release	9.4 / July 10, 2013; 3 years ago
Written in	C
Operating system	Windows, IBM mainframe, Unix/Linux, OpenVMS Alpha
Type	Numerical analysis
License	Proprietary
Website	www.sas.com

SAS (Statistical Analysis System)^[1] is a software suite developed by SAS Institute for advanced analytics, multivariate analyses, business intelligence, data management, and predictive analytics.

SAS was developed at North Carolina State Universityfrom 1966 until 1976, when SAS Institute was incorporated. SAS was further developed in the 1980s and 1990s with the addition of new statistical procedures, additional components and the introduction of JMP. A point-and-click interface was added in version 9 in 2004. A social media analytics product was added in 2010.

Exercícios Atualizados 31/10

Lista de Exercícios

E-Mail para Exercícios e Seminários:

gestao.estat.cert@gmail.com

Exercício 1 - Elaborar 3 slides de cada assunto, exceto TQM (6 slides): BSC, ISO 9001, PNQ e Seis Sigma (total 18 slides). Dead Line (DL): 29/8

Pesquisa pode ser em grupo de 2 pessoas os slides (o filme) são individuais.
Fazerem pesquisa em Internet, Captura de Conteúdo e link, mostrar como, me ensinem novas metodologias.
Mandam slides e banco de informação em pdf.
Mandar para o e-mail da disciplina.
No comentário do e-mail colocar seu nome completo e o numero do exercício que está mandando. Deverão ir 2 arquivos em cada e-mail, os 2 em formato PDF. O da apresentação (por exemplo elaborado em Power Point ) e o da pesquisa em Internet (por exemplo elaborado no Word).

Exercício 2. Matriz de Relacionamento de TQM e PNQ. Ferramentas de gestão no relacionamento desses 2 itens.

Dead Line (DL): 29/8

Exercício 3. Elaborar 9 slides sobre Politica da Qualidade ou Politica Básica ou Filosofia Básica, Missão, Visão e Valores. DL: 12/9.

Exercício 4 - Elaborar 2 slides sobre Mapa Mental, 2 sobre Fluxograma e 2 sobre o relacionamento entre essas duas ferramentas; DL: 12/9

Exercício 5 -Tipos de Auditoria: em geral (interna, externa de segunda e terceira partes) no sistema ISO (Pre-auditoria, Auditoria de Certificação, A. de Follow Up, A. de Manutenção e A. de Re-certificação).
DL: 19/9

Exercício 6 - Apresentação dos conceitos com exemplos próprios de:

Dado
Informação
Conhecimento
Inteligencia
Gestão
Relacione os conceitos.
Dois slides para cada conceito e 4 para relaciona-los.
DL: 12/9

Exercício 7 - Gerenciamento de Reuniões, Geração de Consenso, Gerenciamento de Conflitos, SWOT Analysis e Mapa Estratégico:

Primeiro Brainswriting (cada um vai anotando em caderno, celular, email, etc.)
Brainstorming estruturado,
Não Estruturado,
Analise,
Síntese e Multivotação.
Gráfico de Pareto.
Diagrama de Ishikawa,
Mapa Mental (artesanal e eletrônico) e
Olhada nas 7 Ferramentas Gerenciais da Qualidade. DL: 12/9

Exercício 8: Tomada de Decisão:
- Margem de Erro
- Margem de Confiança
- Elaborar Exemplo próprio. DL : 19 /9

Exercício 9: Como elaborar (pesquisar em Internet, fazer os slides e apresentar) uma apresentação. Minimo 6 slides. DL: 19/9/2016.

Exercício 10 - Fazer estrutura de custo de uma micro empresa de consultoria em Economia, Administração, Engenharia Agronômica, Florestal Biologia ou Gestão Ambiental. Minimo: Carro (< de 25.000 R$) e Computador Portátil. Custo por hora, ano, km, custos fixos e variáveis. DL: 27/9.

Exercício 11 - ANOVA no SAS. Inventar um exemplo de seu interesse. DL: 31/10.

Exercício 12 - Regressão Múltipla no SAS. Inventar um exemplo de seu interesse. DL: 14/11.

Aula 16 (31/10) - Gestão Estratégica

Gestão Estratégica - Insigths

Arquivo para Download da Planilha Acima - Mapa Mental Incrementado:

Arquivo Excel - Canvas

segunda-feira, 24 de outubro de 2016

Pratica Profissionalizante - Pós-Graduação para Aumentar Empregabilidade e Competitividade

Pratica Profissionalizante

Pós-Graduação para Aumentar Empregabilidade e Competitividade

http://www4.esalq.usp.br/svcex/pratica-profissionalizante

Consulte:

- Resolução CoCeX nº 6629, de 23 de setembro de 2013

Cadastro de Prática Profissionalizante:

- Passo-a-passo para cadastro no sistema Apolo

Pratica Profissionalizante

• Pós-graduação

• Sintonia com Mercado de Trabalho:

• O Que Você Gosta e o Mercado Gosta

• Título Super Marqueteiro

• Você terá acesso a diversas empresas:

• Portas se fecham totalmente após a graduação:

• Exemplo Zinsli

• Problemas de sigilo e trabalhistas

• Você propõe desenvolver a sua pós-graduação na empresa:

• Ex. Cid Moreira, Laís Garcia e Pedro Tortoza

• Você não se apresenta como desempregado:

• Está com um projeto aprovado na USP de alta importância mercadológica:

• Cid: Benchmarking na Agricultura na APROSOJA (ficou 2 anos com o Gabriel dando consultoria para outras empresas)

• Laís: GQT na Prod. De Alimentos

• Pedro : Sistema Toyota de Gestão e ISO 9001

• O que você gosta e tem alta demanda no mercado?

• Os caras das empresas te vêem como uma oportunidade de gerar diferencial competitivo:

• Aumentar receita

• MKT Share ou Costumer Share

• Aumentar produtividade e competitividade

• Aumentar LL(lucro líquido) e ROI (retorno do capital investido)

• Diminuir custo

• Aumentar chances de sobrevivência e crescimento

• Pré-mestrado

• Fluxo Contínuo (2-3 meses aprova o projeto)

• 6 meses a 2 anos

• Requisito (como?): 2 horas por semana

• Encostar em professor que trabalhe em área que você gosta e que tem alto apelo de mercado:

• “ele não vai querer te orientar”

• Você vai ser um custo sem benefício para ele

• Assim tenta fortalecer seu networking com ele (monitoria, pesquisa de campo ou internet, etc).

domingo, 23 de outubro de 2016

Aula 15 (31/10) - Apresentação Involuntária de Exercícios - Regressão Múltipla

Apresentação Voluntaria de Exercícios

Semana que vem Involuntária

Regressão Múltipla

Exemplo em SAS (Todo o que está escrito em fonte azul é entrada os saída do SAS):

Estamos testando a influencia das variáveis: Quilocalorias ingeridas por dia (Kcal_d), dos Quilômetros que as pessoas correm por semana (Corr_s) e das Xícaras de Chá do Sol (Cha_Sol), que é recomendado para emagrecer, anticancerígeno, antienvelhecimento e antidiarreico, as 3 variáveis anteriores no Índice de Massa Corporal (IMC). Veja o comando SAS para testar esse modelo:

model IMC = Kcal_d Corr_s Cha_Sol;

O Modelo Estatístico é:

IMC = Bo + B1 * Kcal + B2 * Corr_s + B3 * Cha_Sol + Erro do Modelo

IMC é a:

variável dependente (efeito)

Kcal_d Corr_s Cha_Sol:

são as variáveis independentes (causa)

data multipl;

input IMC Kcal_d Corr_s Cha_Sol;

cards;

28 2500 1 20

19 2100 34 19

22 2300 12 18

29 2600 . 22

20 2200 17 25

18 2100 32 25

29 2780 0.5 28

31 2890 1 27

20 2000 10 25

;

proc glm;

model IMC = Kcal_d Corr_s Cha_Sol;

run;

Resultados:

The SAS System

The GLM Procedure

Number of Observations Read	9
Number of Observations Used	9

The SAS System

The GLM Procedure

Dependent Variable: IMC

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Value	Pr > F
Model	3	205.9795169	68.6598390	57.02	0.0003
Error	5	6.0204831	1.2040966
Corrected Total	8	212.0000000

Aqui podemos ver que se rejeita a Hipótese:

Rejeita-se Ho: B1 = B2 = B3 = 0 (ou seja que não ha nenhuma relação de causa --> efeito) com (1-0,0003) * 100 = 99,97 % de confiança. Então existe alguma relação causas efeito.

Quando a confiança para se rejeitar Ho for menor do que 95%, ou a margem de erro menor do que 0,05 = 5%, então nenhuma variável independente esta influenciado o IMC (variável dependente). Não foi esse o caso deste exemplo.
Cola analise com dado perdido @@@@@@@@@@@@@@

R-Square	Coeff Var	Root MSE	IMC Mean
0.972057	4.848561	1.133351	23.37500

Source	DF	Type I SS	Mean Square	F Value	Pr > F
Kcal_d	1	169.2880791	169.2880791	131.79	0.0003
Corr_s	1	8.4790347	8.4790347	6.60	0.0620
Cha_Sol	1	0.9699462	0.9699462	0.76	0.4339

Source	DF	Type III SS	Mean Square	F Value	Pr > F
Kcal_d	1	43.68364463	43.68364463	34.01	0.0043
Corr_s	1	8.65365842	8.65365842	6.74	0.0603
Cha_Sol	1	0.96994618	0.96994618	0.76	0.4339

Parameter	Estimate	Standard Error	t Value	Pr > \|t\|
Intercept	0.1169092515	5.30174186	0.02	0.9835
Kcal_d	0.0116183745	0.00199228	5.83	0.0043
Corr_s	-.1229135600	0.04735485	-2.60	0.0603
Cha_Sol	-.1067422116	0.12283635	-0.87	0.4339

Podemos ver que a estimativa dos parâmetros

Bo, B1, B2 e B3 foi:

Parameter	Estimate
Bo = Intercept	0.1169092515
B1 = Kcal_d	0.0116183745
B2 = Corr_s	-.1229135600
B3 = Cha_Sol	-.1067422116

Podemos observar que:

B1 > 0

B2 <0

B3 <0

assim as variáveis independentes (causa) ainda sem pensar em significância estatistifica atuaram em relação a IMC da seguinte forma:

B1 positivamente ou seja quando aumentam as quilocalorias por dia aumenta o IMC,

B2 negativamente ou seja quando aumenta corrida diminuí o IMC

B3 negativamente ou seja quando aumentam as xícaras de chá por sema diminui o IMC

Agora temos que observar para quais variáveis independentes o coeficiente foi estatisticamente diferente de O (zero), para isso temos que observar a margem de erro do teste de cada coeficiente:

Parameter	Estimate	Pr > \|t\|
Bo = Intercept	0.1169092515	0.9835
B1 = Kcal_d	0.0116183745	0.0043
B2 = Corr_s	-.1229135600	0.0603
B3 = Cha_Sol	-.1067422116	0.4339

Assim:

O Intersepto foi igual a zero (Bo = Intercept), o que tem muito poco valor pratico, seria o valor do IMC se todas as variáveis independentes fossem zeradas, logicamente se a ingestão diária de calorias fosse zero o individuo estaria morto.

O coeficiente da variável independente Quilocalorias Ingeridas por Dia (B1 = Kcal_d) foi diferente de zero, assim com 99,57 % de confiança podemos afirmar que a quantidade de quilocalorias ingeridas por dia impacta positivamente no IMC.

O coeficiente a variável independente Quilômetros que as pessoas correm por semana (B2 = Corr_s) não foi diferente de zero se utilizarmos o critério de 95% de confiança (ou 5% de margem de erro), porem esta muito perto da significância, rejeitaríamos a hipótese de ser igual a zero com 94% de confiança. Assim poderíamos entrar na discussão da suficiência do tamanho amostral, foi igual a 9 pontos amostrais. Esse tamanho amostral é insuficiente para todos os critérios que o professor conhece:

- Teorema do Limite Central da Estatística ( o mais importante da Estatística) requer no minimo 30 pontos amostrais;

- Recomendação da Estatística Experimental, minimo 10 graus de liberdade do resíduo e 20 do total ajustado, assim deveríamos ter no minimo 21 pontos amostrais,

- Recomendação das normas ISO, minimo 9 graus de liberdade do resíduo, deveríamos ter 13 pontos amostrais.

Vemos que não conseguimos satisfazer nenhum dos 3 critérios, assim uma significância de 94% é uma evidencia forte de que a variável Quilômetros que as pessoas correm por semana (Corr_s) tem influencia significativa no IMC, uma relação inversamente proporcional, assim quando aumenta a corrida diminui o IMC. Seguramente se aumentarmos o tamanho amostral chegaremos a uma significância maior do que 95%.

O coeficiente a variável independente Xícaras de Chá do Sol por semana ( B3 = Cha_Sol) foi não significativa (p < 0,4339), assim o Chá do Sol não influenciou no IMC ou não tivemos argumentos estatisticamente significativos para rejeitar Ho: B3 = 0.

Aula 14 (24/10/2016) - Ver Registro da Qualidade de Aula Anterior (PO - ITs ) - Custos de empresa de consultoria (Bancos de Dados Listas de Verificação - Consistência )

http://www4.esalq.usp.br/svcex/pratica-profissionalizante

- Ver Registro da Qualidade de Aula Anterior (PO - ITs )
- Banco de Dados de Custo:

Outro exemplo de bancos de dados

- Custos de empresa de consultoria
- Consistência
- Arquivo para download

Banco_D_Custos_Empresa_Pau_Meses_Corrigido

Blog dos Seminários

Equipe

Apresentação Voluntaria de Exercícios
Semana que vem Involuntária