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2017
Produtividade
Uma relação da capacidade produtiva e previsão de demanda
Produtividade: uma relação da capacidade produtiva e previsão de demanda
A produtividade é essencial para o crescimento de pessoas, empresas e países.
No caso do individuo, a sua experiência e a sua cultura trarão maior eficácia no seu
comportamento, induzindo-o a fazer melhor as coisas certas no momento exato.
Para empresas, não é diferente: quando um franqueado do McDonald’ s
consegue reduzir os prazos de seus pedidos nos drive-thrus para 1 min e 5 seg em média
(menos da metade da rede McDonald’ s que é de 2 min e 36 seg), isto significa para ele
(loja de Cape Girardeau, Missouri, USA) atender 260 carros por hora ou 30 carros a mais
do que fazia antes de adotar medidas de maior produtividade ao mesmo tempo em que
reduziu erros (hoje 2% dos pedidos apenas saem com algum engano, metade do que era
antes). Agora, além de usar um call center específico, ele também planeja disponibilizar
telefones instalados nas mesas de suas lanchonetes com leitoras de cartão de crédito
acopladas.
Com países, acontece a mesma coisa: a produtividade manda. A China é um
bom exemplo: no setor privado chinês, sem a participação do Estado, a produtividade
cresceu 17% ao ano (!) entre 1995 e 2002, segundo um estudo do Conference Board
americano. Nesse período, a indústria chinesa perdeu 15 milhões de empregos (os EUA
perderam dois milhões) e ganhou outros tantos no setor de serviços.
Por outro lado, o Brasil tem exemplos de produtividade e de uso eficiente em
vários setores: o uso eficiente de energia (particularmente depois do apagão de 2001),
reciclagem de alumínio, tecnologia do nosso setor bancário, penetração da internet e seu
uso para apuração de eleições, dentre outros exemplos no agribusiness, na indústria, no
varejo de serviços e no comércio.
A produtividade é a relação entre a quantidade de produto (output) dividido pela
quantidade de insumos (input), ou seja:
cursos
odução
in
out
P
Re
Pr

A nossa produtividade industrial (produção física por pessoal ocupado) foi de
mais 2,6% para o Brasil e de 2,7% para Minas Gerais no período de janeiro a outubro de
2005 sobre o mesmo período de 2004.
É a produtividade que determina o aumento de salários sem gerar inflação e a
riqueza das nações que conseguem produzir mais com mais inteligência e menor gasto.
Trabalhar muito – horas trabalhadas e PEA-população economicamente ativa – são
dois indicadores importantes, mas trabalhar bem é mais importante ainda.
Planejamento da capacidade
Em qualquer estratégia de desenvolvimento, uma eficiente alocação de recursos
é requisito fundamental para maximizar a probabilidade de colher resultados promissores.
Num cenário de retomada do crescimento econômico e demanda acelerada
(corrente e esperada) por recursos governamentais, a fixação de prioridades passa a ser
elemento indispensável para assegurar que as políticas públicas sejam orientadas para os
setores mais dinâmicos, em termos de seu potencial gerador e difusor de emprego, renda
e produtividade para o restante da economia.
A teoria econômica e as evidências empíricas dão maior sustentação à hipótese
de que os setores relevantes são aqueles que, por conseguirem manter e difundir para o
restante da economia elevados níveis de produtividade, têm maior potencial de gerar
empregos diretos e indiretos sustentáveis no longo prazo.
Chamamos de capacidade à quantidade máxima de produtos e serviços que
podem ser produzidos numa unidade produtiva, num dado intervalo de tempo. Por
unidade produtiva entendemos tanto uma fábrica, como um departamento, um armazém,
uma loja, um posto de atendimento médico, uma simples máquina ou posto de trabalho,
etc. Assim, por exemplo, se num determinado departamento de montagem de uma
empresa tivermos 5 empregados, cada qual trabalhando 8 horas diárias, realizando a
montagem de um componente à razão de 20 montagens por hora e por empregado, a
capacidade do departamento, expressa em número de montagens do componente por
dia, será:
5 empregados x 8 horas/dia x 20 montagens/hora empregado = 800
montagens/dia
Algumas vezes a unidade produtiva trabalha com a capacidade total. Por
exemplo, uma loja pode estar dimensionada para atender a 200 clientes em média por dia
mas, presentemente, estar atendendo a apenas 120. Neste caso, dizemos que o uso da
capacidade é de 120/120 x 100 = 60% ou, ainda, que “ certa unidade está operando com
110% de sua capacidade” . Isto só tem sentido se a referência básica de capacidade, ou
seja, as condições nas quais ela foi definida, estiver sendo violada.
No nosso exemplo da loja, digamos que a capacidade de atendimento de 200
clientes por dia foi definida levando-se em conta 8 horas diárias de trabalho, com 10
atendentes e supondo-se um certo tempo médio de atendimento por cliente. Se essa
quantidade de horas, atendentes e tempo médio de atendimento foi a referência básica
para o cálculo dos 200 clientes por dia, e alguém alegar que a loja está trabalhando com
110% de sua capacidade, saberemos imediatamente que essa referência básica foi
alterada: ou se aumentou o numero de atendentes, ou o numero diário de horas de
atendimento ou, finalmente, por algum motivo, alterou-se para menos o tempo médio de
atendimento de cada cliente. Sem violar as referências básicas da definição da
capacidade, não é possível ter uma capacidade maior que 100%.
Análise quantitativa de produção
Ponto de equilíbrio (break-even point) é um nível de atividades em que as
receitas são iguais às despesas e, conseqüentemente, o lucro é igual a zero.
O ponto de equilíbrio ocorre quando os custos e despesas totais são iguais à
receita total. Nesse momento, acontece o ponto de equilíbrio (também denominado de
ponto de ruptura – Break-even Point). Abaixo desse ponto, a empresa sofre prejuízo por
ainda não ter receita suficiente para pagar seus custos e despesas. Acima desse ponto, a
empresa opera com lucro, pois já é possível pagar todos os gastos e ainda sobrar receita.
Ao calcular o ponto de equilíbrio, alcançamos um número importante dentro da
empresa. É o número que temos que buscar como meta de venda mínima.
É claro que todo gerente vai passar números bem mais arrojados que o ponto
que equilíbrio, mas ele é a base sólida que a empresa deve ter ao pensar na sua
sobrevivência no mercado.
Ao atingir o ponto de equilíbrio, a empresa sobrevive, mas não paga o retorno do
investimento do sócio. Portanto, todo sócio deve, ao fazer seu plano de negócio, colocar
uma retirada fixa, uma espécie de salário, nos seus cálculos, se for trabalhar no negócio.
Isso servirá para garantir, no ponto de equilíbrio, a sua retirada mensal e fazer o negócio
sobreviver até poder dar o retorno esperado. Sendo assim, temos:
CVPV
LCF
q



q = quantidade a produzir (produção);
CF = custos fixos;
L = Lucro;
PV = Preço de venda;
CV = Custos variáveis.
A partir dos valores a se produzir obtemos os recursos necessários através de :
eH
qt
MQ



60
eH
qt
MO
ii




60
MQ = quantidade de máquinas necessárias para satisfazer
a produção (recursos de maquinário);
MO = quantidade de mão de obra para satisfazer a
produção (recursos de mão de obra);
t = tempo para produzir cada produto;
q = quantidade a produzir;
H = horário de realização do turno de trabalho;
e = eficiência ou tempo útil
Previsão de Demanda
As análises das futuras condições de mercado e previsão da demanda futura,
são da maior importância para a elaboração do Planejamento de Longo Prazo.
Mesmo em indústrias que fabricam produtos sob encomenda, onde não se faz
nenhum estudo formal de previsão de demanda, a alta direção pode fazer conjecturas
sobre o estado da economia e o seu impacto nos negócios futuros da empresa.
Segundo Buffa & Sarin (1987) as previsões de demanda podem ser classificadas
em : longo prazo, médio prazo e curto prazo.
Curto prazo : estão relacionadas com a Programação da Produção e decisões
relativas ao controle de estoque.
Médio prazo : o horizonte de planejamento varia aproximadamente de seis
meses a dois anos. Planos tais como : Plano Agregado de Produção e Plano Mestre de
Produção se baseiam nestas previsões.
Longo prazo : o horizonte de planejamento se estende aproximadamente a cinco
anos ou mais. Auxilia decisões de natureza estratégica, como ampliações de capacidade,
alterações na linha de produtos, desenvolvimento de novos produtos, etc...
Martins (1999) define previsão da seguinte maneira: “ Previsão é um processo
metodológico para a determinação de dados futuros baseado em modelos estatísticos,
matemáticos ou econométricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em uma
metodologia de trabalho clara e previamente definida” .
Previsões de demanda podem se basear em dados referentes ao que foi
observado no passado (previsão estatística) ou em julgamentos de uma ou mais pessoas
(predição).
Um bom sistema de previsão deve ter boa acuridade, simplicidade de cálculo e
habilidade de rápidos ajustes frente às mudanças
A escolha do método a ser adotado para a previsão de demanda depende da
natureza do produto e de vários fatores, tais como disponibilidade de dados históricos,
horizonte de previsão a longo, médio ou curto, precisão necessária, orçamento disponível
e padrão dos dados existentes (horizontal, sazonal, cíclico ou tendência). (DAVIS 1997).
Existem vários métodos para prever a demanda, os quais podem ser agrupados
em duas categorias principais: quantitativos e qualitativos.
Os métodos qualitativos envolvem estimação subjetiva através de opiniões de
especialistas.
Os métodos quantitativos definem explicitamente como a previsão é
determinada. A lógica é claramente determinada e as operações são matemáticas. Dois
tipos básicos de modelos são usados: modelos de séries temporais e modelos causais.
Sazonalidade
Segundo Wallis & Thomas (1971) a sazonalidade pode ser definida como o
conjunto dos movimentos ou flutuações com período igual ou inferior a um ano,
sistemáticos, mas não necessariamente regulares, que ocorrem numa série temporal.
A sazonalidade é o resultado de causas naturais, econômicas, sociais e
institucionais. Existem dois interesses principais no ajuste de séries temporais para
variação sazonal: o estudo da sazonalidade propriamente dita e a remoção da
sazonalidade da série para depois estudá-la em seus demais aspectos. Nesse último está
implícita a idéia de que a existência de movimentos sazonais afeta o reconhecimento e a
interpretação de importantes movimentos não-sazonais numa série (PINO et al, 1994).
Outra característica da sazonalidade é se ela é aditiva ou multiplicativa. No caso
aditivo, a série mostra uma flutuação sazonal estável, sem levar em consideração o nível
médio da série; no caso multiplicativo, o tamanho da flutuação sazonal varia, dependendo
do nível médio da série.
Regressão Linear
Algumas vezes estamos interessados não apenas se existe associação entre
duas variáveis quantitativas x e y, mas nós temos também uma hipótese a respeito de
uma provável relação de causa e efeito entre variáveis. Desejamos saber se y
“ depende” de x. Neste caso, y é chamado de variável dependente ou variável resposta
e x é chamado de variável independente ou explanatória que, na linguagem
epidemiológica, é denominada “ fator de risco” .
Na forma de regressão mais comumente utilizada, a regressão linear, temos a
hipótese de que o valor de y depende do valor de x e expressamos matematicamente
esta relação por meio de uma equação, assumindo que a associação entre x e y é linear,
ou seja, descrita adequadamente por uma reta.
Quando temos uma variável resposta y e uma variável explanatória x a regressão
é dita simples. Quando temos uma variável resposta y e mais de uma variável
explanatória, x1, x2, x3... a regressão é chamada múltipla.
A regressão é usada basicamente com duas finalidades: de previsão (prever o
valor de y a partir do valor de x) e estimar o quanto x influencia ou modifica y.
Vejamos o exemplo abaixo. No diagrama de dispersão vemos que, à medida em
que aumenta a porcentagem de crianças imunizadas contra DPT (difteria, coqueluche e
tétano) em amostra de 20 países do mundo em 1992 diminui a taxa de mortalidade infantil
de crianças menores de 5 anos. Esta relação pode ser descrita razoavelmente por uma
reta. Temos a hipótese que a percentagem de imunização contra DPT pode influenciar a
mortalidade infantil, mas desejamos medir esta associação, que pode ser descrita com a
fórmula:
Y = a + b x
a= coeficiente linear (também chamado intercepto, é o valor que y assume quando x for
zero)
b= coeficiente angular (é a inclinação da reta, mede o aumento ou redução em y para
cada aumento de uma unidade em x).
O método mais usado para estimar os parâmetros A e B é o método dos mínimos
quadrados. Este método garante que a reta obtida é aquela para a qual se tem as
menores distâncias (ao quadrado) entre os valores observados de y e a própria reta.
Assim:










 
  
xbnaxy
xbxay 2

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Produtividade: uma relação da capacidade produtiva e previsão de demanda

  • 1. A l e x a n d r e G r o s s i 2017 Produtividade Uma relação da capacidade produtiva e previsão de demanda
  • 2. Produtividade: uma relação da capacidade produtiva e previsão de demanda A produtividade é essencial para o crescimento de pessoas, empresas e países. No caso do individuo, a sua experiência e a sua cultura trarão maior eficácia no seu comportamento, induzindo-o a fazer melhor as coisas certas no momento exato. Para empresas, não é diferente: quando um franqueado do McDonald’ s consegue reduzir os prazos de seus pedidos nos drive-thrus para 1 min e 5 seg em média (menos da metade da rede McDonald’ s que é de 2 min e 36 seg), isto significa para ele (loja de Cape Girardeau, Missouri, USA) atender 260 carros por hora ou 30 carros a mais do que fazia antes de adotar medidas de maior produtividade ao mesmo tempo em que reduziu erros (hoje 2% dos pedidos apenas saem com algum engano, metade do que era antes). Agora, além de usar um call center específico, ele também planeja disponibilizar telefones instalados nas mesas de suas lanchonetes com leitoras de cartão de crédito acopladas. Com países, acontece a mesma coisa: a produtividade manda. A China é um bom exemplo: no setor privado chinês, sem a participação do Estado, a produtividade cresceu 17% ao ano (!) entre 1995 e 2002, segundo um estudo do Conference Board americano. Nesse período, a indústria chinesa perdeu 15 milhões de empregos (os EUA perderam dois milhões) e ganhou outros tantos no setor de serviços. Por outro lado, o Brasil tem exemplos de produtividade e de uso eficiente em vários setores: o uso eficiente de energia (particularmente depois do apagão de 2001), reciclagem de alumínio, tecnologia do nosso setor bancário, penetração da internet e seu uso para apuração de eleições, dentre outros exemplos no agribusiness, na indústria, no varejo de serviços e no comércio. A produtividade é a relação entre a quantidade de produto (output) dividido pela quantidade de insumos (input), ou seja: cursos odução in out P Re Pr  A nossa produtividade industrial (produção física por pessoal ocupado) foi de mais 2,6% para o Brasil e de 2,7% para Minas Gerais no período de janeiro a outubro de 2005 sobre o mesmo período de 2004.
  • 3. É a produtividade que determina o aumento de salários sem gerar inflação e a riqueza das nações que conseguem produzir mais com mais inteligência e menor gasto. Trabalhar muito – horas trabalhadas e PEA-população economicamente ativa – são dois indicadores importantes, mas trabalhar bem é mais importante ainda. Planejamento da capacidade Em qualquer estratégia de desenvolvimento, uma eficiente alocação de recursos é requisito fundamental para maximizar a probabilidade de colher resultados promissores. Num cenário de retomada do crescimento econômico e demanda acelerada (corrente e esperada) por recursos governamentais, a fixação de prioridades passa a ser elemento indispensável para assegurar que as políticas públicas sejam orientadas para os setores mais dinâmicos, em termos de seu potencial gerador e difusor de emprego, renda e produtividade para o restante da economia. A teoria econômica e as evidências empíricas dão maior sustentação à hipótese de que os setores relevantes são aqueles que, por conseguirem manter e difundir para o restante da economia elevados níveis de produtividade, têm maior potencial de gerar empregos diretos e indiretos sustentáveis no longo prazo. Chamamos de capacidade à quantidade máxima de produtos e serviços que podem ser produzidos numa unidade produtiva, num dado intervalo de tempo. Por unidade produtiva entendemos tanto uma fábrica, como um departamento, um armazém, uma loja, um posto de atendimento médico, uma simples máquina ou posto de trabalho, etc. Assim, por exemplo, se num determinado departamento de montagem de uma empresa tivermos 5 empregados, cada qual trabalhando 8 horas diárias, realizando a montagem de um componente à razão de 20 montagens por hora e por empregado, a capacidade do departamento, expressa em número de montagens do componente por dia, será: 5 empregados x 8 horas/dia x 20 montagens/hora empregado = 800 montagens/dia
  • 4. Algumas vezes a unidade produtiva trabalha com a capacidade total. Por exemplo, uma loja pode estar dimensionada para atender a 200 clientes em média por dia mas, presentemente, estar atendendo a apenas 120. Neste caso, dizemos que o uso da capacidade é de 120/120 x 100 = 60% ou, ainda, que “ certa unidade está operando com 110% de sua capacidade” . Isto só tem sentido se a referência básica de capacidade, ou seja, as condições nas quais ela foi definida, estiver sendo violada. No nosso exemplo da loja, digamos que a capacidade de atendimento de 200 clientes por dia foi definida levando-se em conta 8 horas diárias de trabalho, com 10 atendentes e supondo-se um certo tempo médio de atendimento por cliente. Se essa quantidade de horas, atendentes e tempo médio de atendimento foi a referência básica para o cálculo dos 200 clientes por dia, e alguém alegar que a loja está trabalhando com 110% de sua capacidade, saberemos imediatamente que essa referência básica foi alterada: ou se aumentou o numero de atendentes, ou o numero diário de horas de atendimento ou, finalmente, por algum motivo, alterou-se para menos o tempo médio de atendimento de cada cliente. Sem violar as referências básicas da definição da capacidade, não é possível ter uma capacidade maior que 100%. Análise quantitativa de produção Ponto de equilíbrio (break-even point) é um nível de atividades em que as receitas são iguais às despesas e, conseqüentemente, o lucro é igual a zero. O ponto de equilíbrio ocorre quando os custos e despesas totais são iguais à receita total. Nesse momento, acontece o ponto de equilíbrio (também denominado de ponto de ruptura – Break-even Point). Abaixo desse ponto, a empresa sofre prejuízo por ainda não ter receita suficiente para pagar seus custos e despesas. Acima desse ponto, a empresa opera com lucro, pois já é possível pagar todos os gastos e ainda sobrar receita. Ao calcular o ponto de equilíbrio, alcançamos um número importante dentro da empresa. É o número que temos que buscar como meta de venda mínima. É claro que todo gerente vai passar números bem mais arrojados que o ponto que equilíbrio, mas ele é a base sólida que a empresa deve ter ao pensar na sua sobrevivência no mercado.
  • 5. Ao atingir o ponto de equilíbrio, a empresa sobrevive, mas não paga o retorno do investimento do sócio. Portanto, todo sócio deve, ao fazer seu plano de negócio, colocar uma retirada fixa, uma espécie de salário, nos seus cálculos, se for trabalhar no negócio. Isso servirá para garantir, no ponto de equilíbrio, a sua retirada mensal e fazer o negócio sobreviver até poder dar o retorno esperado. Sendo assim, temos: CVPV LCF q    q = quantidade a produzir (produção); CF = custos fixos; L = Lucro; PV = Preço de venda; CV = Custos variáveis. A partir dos valores a se produzir obtemos os recursos necessários através de : eH qt MQ    60 eH qt MO ii     60 MQ = quantidade de máquinas necessárias para satisfazer a produção (recursos de maquinário); MO = quantidade de mão de obra para satisfazer a produção (recursos de mão de obra); t = tempo para produzir cada produto; q = quantidade a produzir; H = horário de realização do turno de trabalho; e = eficiência ou tempo útil Previsão de Demanda As análises das futuras condições de mercado e previsão da demanda futura, são da maior importância para a elaboração do Planejamento de Longo Prazo. Mesmo em indústrias que fabricam produtos sob encomenda, onde não se faz nenhum estudo formal de previsão de demanda, a alta direção pode fazer conjecturas sobre o estado da economia e o seu impacto nos negócios futuros da empresa. Segundo Buffa & Sarin (1987) as previsões de demanda podem ser classificadas em : longo prazo, médio prazo e curto prazo.
  • 6. Curto prazo : estão relacionadas com a Programação da Produção e decisões relativas ao controle de estoque. Médio prazo : o horizonte de planejamento varia aproximadamente de seis meses a dois anos. Planos tais como : Plano Agregado de Produção e Plano Mestre de Produção se baseiam nestas previsões. Longo prazo : o horizonte de planejamento se estende aproximadamente a cinco anos ou mais. Auxilia decisões de natureza estratégica, como ampliações de capacidade, alterações na linha de produtos, desenvolvimento de novos produtos, etc... Martins (1999) define previsão da seguinte maneira: “ Previsão é um processo metodológico para a determinação de dados futuros baseado em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho clara e previamente definida” . Previsões de demanda podem se basear em dados referentes ao que foi observado no passado (previsão estatística) ou em julgamentos de uma ou mais pessoas (predição). Um bom sistema de previsão deve ter boa acuridade, simplicidade de cálculo e habilidade de rápidos ajustes frente às mudanças A escolha do método a ser adotado para a previsão de demanda depende da natureza do produto e de vários fatores, tais como disponibilidade de dados históricos, horizonte de previsão a longo, médio ou curto, precisão necessária, orçamento disponível e padrão dos dados existentes (horizontal, sazonal, cíclico ou tendência). (DAVIS 1997). Existem vários métodos para prever a demanda, os quais podem ser agrupados em duas categorias principais: quantitativos e qualitativos. Os métodos qualitativos envolvem estimação subjetiva através de opiniões de especialistas. Os métodos quantitativos definem explicitamente como a previsão é determinada. A lógica é claramente determinada e as operações são matemáticas. Dois tipos básicos de modelos são usados: modelos de séries temporais e modelos causais.
  • 7. Sazonalidade Segundo Wallis & Thomas (1971) a sazonalidade pode ser definida como o conjunto dos movimentos ou flutuações com período igual ou inferior a um ano, sistemáticos, mas não necessariamente regulares, que ocorrem numa série temporal. A sazonalidade é o resultado de causas naturais, econômicas, sociais e institucionais. Existem dois interesses principais no ajuste de séries temporais para variação sazonal: o estudo da sazonalidade propriamente dita e a remoção da sazonalidade da série para depois estudá-la em seus demais aspectos. Nesse último está implícita a idéia de que a existência de movimentos sazonais afeta o reconhecimento e a interpretação de importantes movimentos não-sazonais numa série (PINO et al, 1994). Outra característica da sazonalidade é se ela é aditiva ou multiplicativa. No caso aditivo, a série mostra uma flutuação sazonal estável, sem levar em consideração o nível médio da série; no caso multiplicativo, o tamanho da flutuação sazonal varia, dependendo do nível médio da série. Regressão Linear Algumas vezes estamos interessados não apenas se existe associação entre duas variáveis quantitativas x e y, mas nós temos também uma hipótese a respeito de uma provável relação de causa e efeito entre variáveis. Desejamos saber se y “ depende” de x. Neste caso, y é chamado de variável dependente ou variável resposta e x é chamado de variável independente ou explanatória que, na linguagem epidemiológica, é denominada “ fator de risco” . Na forma de regressão mais comumente utilizada, a regressão linear, temos a hipótese de que o valor de y depende do valor de x e expressamos matematicamente esta relação por meio de uma equação, assumindo que a associação entre x e y é linear, ou seja, descrita adequadamente por uma reta. Quando temos uma variável resposta y e uma variável explanatória x a regressão é dita simples. Quando temos uma variável resposta y e mais de uma variável explanatória, x1, x2, x3... a regressão é chamada múltipla.
  • 8. A regressão é usada basicamente com duas finalidades: de previsão (prever o valor de y a partir do valor de x) e estimar o quanto x influencia ou modifica y. Vejamos o exemplo abaixo. No diagrama de dispersão vemos que, à medida em que aumenta a porcentagem de crianças imunizadas contra DPT (difteria, coqueluche e tétano) em amostra de 20 países do mundo em 1992 diminui a taxa de mortalidade infantil de crianças menores de 5 anos. Esta relação pode ser descrita razoavelmente por uma reta. Temos a hipótese que a percentagem de imunização contra DPT pode influenciar a mortalidade infantil, mas desejamos medir esta associação, que pode ser descrita com a fórmula: Y = a + b x a= coeficiente linear (também chamado intercepto, é o valor que y assume quando x for zero) b= coeficiente angular (é a inclinação da reta, mede o aumento ou redução em y para cada aumento de uma unidade em x). O método mais usado para estimar os parâmetros A e B é o método dos mínimos quadrados. Este método garante que a reta obtida é aquela para a qual se tem as menores distâncias (ao quadrado) entre os valores observados de y e a própria reta. Assim:                xbnaxy xbxay 2