Questões Concurso MDIC

número médio de clientes na ofi cina (L), e o número médio de clientes esperando para serem atendidos para a troca de óleo (L_q) é dado por:

Considere a cesta formada por cinco produtos A, B, C, D e E, com as seguintes relações entre seus preços e quantidades, onde p₀ representa os preços e q₀, as quantidades transacionadas dos produtos no início do ano e p1 os preços no fim do ano:

Calcule o valor mais próximo da variação de preços da cesta no ano obtida pelo Índice de Preços de Laspeyres.

Em situações práticas de pesquisa em que existe um grande número de variáveis correlacionadas, é possível aplicar uma técnica de Análise Multivariada que busca reduzir o número de variáveis sem perder muito da informação contida na matriz de covariâncias. Para isso, as variáveis originais são transformadas obtendo-se novas variáveis com propriedades ótimas de variância. Assim, a primeira nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais com máxima variância. A segunda nova variável é a combinação linear normalizada das variáveis originais, não correlacionada com a primeira nova variável e com máxima variância. A terceira nova variável é ainda a combinação linear normalizada das variáveis originais agora não correlacionada com a primeira e a segunda novas variáveis e com máxima variância e assim por diante. Essa técnica de Análise Multivariada é denominada:

Uma empresa da Indústria de chips deseja desenvolver um novo chip. Para o desenvolvimento deste novo chip, a empresa tem duas alternativas:

- alternativa 1: pesquisa e desenvolvimento (P&D) por sua própria conta;

- alternativa 2: desenvolver o chip por meio de um acordo com uma outra empresa de engenharia.

A tabela abaixo apresenta, em valor presente, os lucros esperados para os próximos 5 anos, dependendo da alternativa escolhida e do sucesso alcançado.

Com base em estudos de viabilidade e em estudos de diversas empresas de consultoria e de desenvolvimento, obteve-se as seguintes probabilidades para cada um dos estados da natureza: p1 = 0,2 (muito sucesso); p2 = 0,5 (razoável sucesso) e p3 = 0,3 (pouco sucesso). Portanto, a empresa deseja saber (em milhões de reais): qual o valor da decisão que corresponde ao Máximo Valor Esperado (MVE) e, qual o Ganho Esperado com Informação Perfeita (GEIP).

Um banco possui um caixa para atendimento. Clientes que necessitam ser atendidos pelo caixa chegam de acordo com um processo de Poisson a uma taxa média de 9 por hora. Entretanto, se o caixa estiver ocupado (já atendendo um cliente), os possíveis novos clientes que chegarem poderão se recusar a esperar (poderão procurar outro banco para atendimento). Particularmente, se tivermos n clientes já no banco, a probabilidade de chegar um possível cliente que vai se recusar é de n/3 para n = 1, 2, 3. O tempo necessário para atender um cliente tem uma distribuição exponencial com uma média de quatro minutos. Portanto, o banco deseja saber qual é o tempo de espera previsto W (incluindo atendimento), para os clientes que decidem permanecer no banco.