Logística/Técnicas de previsão/Metodologia bootstrap: diferenças entre revisões
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Esta ferramenta torna-se, particularmente, útil quando existem poucos dados históricos ou quando estes têm pouca [[w:Qualidade|qualidade]] e é mais apropriada para situações complexas, nas quais as opiniões dos peritos inspiram pouca confiança. Caso seja necessário elaborar várias previsões, a metodologia torna-se económica. Permite, também, identificar enviesamentos nas previsões dos peritos, assim como revela a maneira como os mehores peritos as efectuam.
Alguns estudos mostram que a metodologia ''bootstrap'' melhorou a qualidade das decisões na [[w:Produção|produção]] em [[w:Empresa|empresas]].
Na metodologia ''bootstrap'', os peritos efectuam previsões sobre situações reais ou simuladas e são utilizados meios estatísticos para inferir os modelos de previsão. Esta metodologia utiliza as previsões dos peritos como variável dependente e as pistas como variáveis causais. O modelo é normalmente estimado a partir da [[w:Método dos mínimos quadrados|regressão dos mínimos quadrados]] ([[Logística/Referências#refbARMSTRONG|Armstrong, 2001, p. 173]]):
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* Utilizar ''stimulus cases'' que cobrem a maioria das possibilidades razoáveis;
* Utilizar ''stimulus cases'' que apresentem ligeiras intercorrelações, mas que sejam realistas;
* Utilizar análises simples para representar o [[w:Comportamento|comportamento]];
* Efectuar uma monitorização formal.
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