Administração: Com relação à determinação de previsões e seleção de modelos, é importante considerar que cada método de previsão pode produzir resultados diferentes, resultando em erros distintos. A qualidade do modelo escolhido está correlacionada com o tamanho do erro gerado. Como o erro só pode ser conhecido no futuro, é essencial para o administrador:

Questão

Com relação à determinação de previsões e seleção de modelos, é importante considerar que cada método de previsão pode produzir resultados diferentes, resultando em erros distintos. A qualidade do modelo escolhido está correlacionada com o tamanho do erro gerado. Como o erro só pode ser conhecido no futuro, é essencial para o administrador:

Alternativas

a) Constantemente analisar o desempenho do modelo e buscar outros métodos que possam produzir erros menores.

94%

b) Desconsiderar a análise do modelo, focando apenas no resultado final.

c) Utilizar o mesmo método de previsão, independentemente dos resultados do modelo.

d) Ajustar as previsões de acordo com preferências pessoais, independentemente dos resultados do modelo.

e) Atribuir todos os erros a fatores externos, sem avaliar o método de previsão empregado.

Explicação

Como diferentes métodos de previsão podem gerar erros distintos, a escolha do modelo deve ser baseada em desempenho medido por algum critério de erro (por exemplo, MAD, MSE, MAPE etc.).

Como o erro verdadeiro só é observado quando o período futuro acontece, o administrador precisa:

  1. Monitorar continuamente o desempenho do modelo (comparando previsões passadas com valores realizados);
  2. Recalibrar/ajustar parâmetros quando necessário;
  3. Comparar com métodos alternativos e eventualmente trocar o modelo se outro apresentar erro consistentemente menor;
  4. Evitar decisões subjetivas (preferências pessoais) ou negligência do método, pois isso piora a acurácia e impede melhoria contínua.

Entre as alternativas, apenas a letra (a) reflete essa prática de acompanhamento e busca de modelos com menor erro.

Alternativa correta: (a).

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