Em relatórios, digamos do BI ou SAP, muitas vezes a
informação numérica vem com um # ou alguma outra informação não
numérica. Isto pode dar um erro de “Tipos incompatíveis” no código
subquente.
Para tratar, podemos utilizar a função “IsNumeric”.
Ela retorna verdadeiro se o campo for numérico, e falso se não for
numérico (string, data).
A primeira coisa a fazer é transcrever os dados da tabela acima para o Excel.
Via fórmulas, nas colunas de K a Q, contamos o número de coincidências.
Esta fórmula verifica se o conteúdo das células é igual. Deve-se fazer fórmula semelhante para cada critério, e somar o número de pontos de cada match possível.
=SE(DESLOC($C$3;$K4;0) = DESLOC($C$3;$L4;0);1;0)
Transcrevo a tabela de pontos na aba “Formulação”, copiando e colando.
Agora, a formulação para resolver com o solver do Excel.
De C18 a L28, o espaço é reservado às variáveis de decisão.
Na célula C1, a função objetivo, um somarproduto da variável de decisão com os pontos.
=SOMARPRODUTO(C5:L14;C19:L28)
Quero maximizar tal função objetivo.
Quem não tiver o solver instalado, ir em Arquivo – Opções – suplementos do excel – suplementos
Acionar o solver (só é necessário fazer a primeira vez).
Em dados – solver, especificar:
A função objetivo como a célula C1
Células variáveis
Restrições:
variáveis binárias (ou é zero ou 1)
soma das linhas deve ser <= 1 (só posso fazer o match de uma mulher com um homem)
soma das colunas deve ser <= 1 (só posso fazer o match de um homem com uma mulher)
O método deve ser LP Simplex (ou seja, é um Linear program que utiliza o método Simplex), e resolver.
A função objetivo vai assumir o valor 33, e os matches serão os valores 1 na tabela.
Com, isso, esperamos casar as pessoas com o maior número de características possíveis.
Temos uma série histórica de dados (digamos, uma medição por mês do consumo).
Responda:
Qual a distribuição Normal que melhor fita os dados da Coluna A?
Qual a distribuição Uniforme que melhor fita os dados da Coluna A?
Desenhe um histograma desta distribuição
Qual das duas distribuições (Normal ou Uniforme) fita melhor os dados?
Respostas:
Primeiro, para que serve isto?
Uma aplicação clássica é para forecast, por exemplo. Tenho uma série de dados históricos, e quero prever o comportamento futuro, e tomar ações, digamos, considerar um estoque mínimo para garantir um nível de serviço.
A Normal é a curva em forma de sino. Ela tem dois parâmetros, média e desvio padrão.
=MÉDIA(A2:A94)
=DESVPAD.A(A2:A94)
No fundo, fazer forecast é como se eu tivesse que dar um chute.
Se eu não souber muito bem o comportamento da curva, posso dizer: fica entre 270 e 723.
A uniforme é exatamente isto, ela tem a mesma probabilidade de dar qualquer valor entre mínimo e máximo.
=MÍNIMO($A$2:$A$94)
=MÁXIMO($A$2:$A$94)
Para ilustrar o resultado, fiz mais duas listas. A primeira faz um sorteio baseado numa normal, e a segunda, numa uniforme.
A uniforme é mais fácil de explicar.
É como usar a função aleatório entre (mínimo, máximo).
Porém, ela é discreta, e a versão contínua é a fórmula seguinte.
=ALEATÓRIO()*($F$17-$F$16)+$F$16
Para sortear uma normal, o truque é usar a fórmula inv.normal (inverso da normal acumulada), com um parâmetro aleatório.
=INV.NORM(ALEATÓRIO();$F$11;$F$12)
Fiz o histograma com fórmulas cont.ses. A ideia é contar quantos itens das listas estão entre 250 e 300, 300 e 350, etc…
Nota-se que a normal parece representar melhor os dados que a uniforme, para este caso específico.
A distribuição acumulada é outra forma de ver.
Clicar em F9 para sortear outros valores, e ver a diferença.
