ARMAZENAGEM

Outliers: o que são?
As observações que apresentam um grande afastamento das restantes ou são inconsistentes com elas são habitualmente designadas por outliers. Estas observações são também designadas por observações
“anormais”, contaminantes, estranhas, extremas ou aberrantes.

Algumas causas do seu aparecimento
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Erros de medição;
Erros de execução;

Em conjuntos de dados em que os valores são acentuadamente discrepantes, parecendo que são de realidades diferentes.
Segundo Garcia, Rebollo e Acosta (1990) em qualquer análise estatística e importante analisar os dados e a qualidade destes.

Eliminação de outliers
Para isso foi utilizado o método analítico Box-Plot, da forma moderada, que determina que os limites de controle, inferior e superior, variam conforme o primeiro e o terceiro quartil. Dado pelas fórmulas abaixo:
LSC=Q3+1,5(Q3-Q1)
LIC=Q1-1,5(Q3-Q1)
De posse dos limites de controle utilizou-se como método para atenuar o desvio padrão da amostra a média do antecessor com o sucessor dos pontos fora dos níveis estabelecidos.
Medida esta que reduziu em aproximadamente 80% (oitenta por cento) o desvio padrão, afetando proporcionalmente os indicadores dependentes desta variável.
Afetara diretamente o estoque de segurança e, consequentemente o ponto de pedido, até o intervalo de revisão terá influência direta, pois o lote econômico sofrerá alteração, devido a diferença na média da demanda anual. Por ter sido desenvolvido no Microsoft excel ao eliminar os outliers todos as variáveis atualizaram automaticamente.

Aplicação do método de Monte
Carlo (MMC)
Este método tipicamente envolve a geração de observações de alguma distribuição de probabilidades e o uso da amostra obtida para aproximar a função de interesse. As aplicações mais comuns são em computação numérica para avaliar integrais. A ideia do método é escrever a integral que se deseja calcular como um valor esperado.
Segundo Sóbol (1976), a utilização do