salarios
##   [1] 8295.36 1190.94 5743.99 9081.73 5185.94 1888.84 5149.33 6122.08 9496.45
##  [10] 9256.09 4016.40 5730.63 6638.16 4001.05 3510.76 6590.98 8519.03 7919.48
##  [19] 6446.44 4998.88 6942.35 8171.66 6744.49 4234.41 2957.50 4193.95 3688.44
##  [28] 8226.27 1336.52 5505.60 1416.23 3611.39 7872.71 7655.35 4164.07 7628.64
##  [37] 9222.70 3041.16 9103.89 4116.14 7425.95 6957.57 8077.93 5029.83 8171.14
##  [46] 5636.98 8652.14 3768.07 4243.63 2799.37 7135.58 5672.88 6870.02 4305.46
##  [55] 7062.45 6311.39 7104.61 9403.88 6448.01 7330.33 8487.71 2981.64 8382.58
##  [64] 2063.21 8572.61 3758.45 4700.89 7294.42 3200.41 1851.27 9437.30 5164.70
##  [73] 5674.24 7951.56 3394.14 4878.51 9075.23 6174.03 3144.70 3226.24 4036.88
##  [82] 6920.70 5464.19 5744.63 2111.09 4053.03 2848.69 6159.43 8340.44 2855.78
##  [91] 7643.96 5620.24 5077.09 7912.94 8294.23 5733.07 5580.26 1821.08 7545.10
## [100] 4535.59 5779.20 3593.98 8339.78 4756.76 2490.29 8977.61 1780.24 2970.84
## [109] 6200.59 1627.31 2955.27 3728.80 8774.85 1213.62 2119.54 2052.14 4227.83
## [118] 7993.07 3649.38 7491.41

Problema: Uma empresa com 120 funcionários vem experimentando um crescimento sustentado em seu faturamento nos últimos trimestres. Diante dos bons resultados, a diretoria solicitou um estudo, a partir do qual decidirá o aumento que será dado a todos os funcionários. A decisão a ser tomada é sobre o tamanho desse aumento e seu impacto na folha de pagamento. A diretoria propôs dois cenários ao setor de planejamento:

1ª) Análise exploratória dos salários antes do aumento;

2ª) Impacto na folha de pagamento de um aumento linear;

3ª) O impacto de uma aumento escalonado.


Parte I - Análise Explorária dos Dados:

Nessa Analise obtivemos como maior valor de salario 9496.45e menor de 1190.94, a media de 5553.8168333 e mediana de 5654.93 e o desvio padrão de 2332.5080489.

A tabela de distribuição de frequencia:

library(fdth)
## 
## Attaching package: 'fdth'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     sd, var
tabela5 <- fdt(salarios,
               start= 1181,
               end=9496.45,
               h= 1038.189 ) 
tabela5
##         Class limits  f   rf rf(%)  cf cf(%)
##      [1181,2219.189) 13 0.11 10.83  13 10.83
##  [2219.189,3257.378) 12 0.10 10.00  25 20.83
##  [3257.378,4295.567) 19 0.16 15.83  44 36.67
##  [4295.567,5333.756) 11 0.09  9.17  55 45.83
##  [5333.756,6371.945) 17 0.14 14.17  72 60.00
##  [6371.945,7410.134) 14 0.12 11.67  86 71.67
##  [7410.134,8448.323) 20 0.17 16.67 106 88.33
##  [8448.323,9486.512) 13 0.11 10.83 119 99.17

O histograma:

hist(salarios,
     labels = TRUE,
     xlim = c(1180, 9500),
     xlab = "salarios", 
     ylab = "Frequência", 
     col = "blue",     
     border = "white",  
     main = "Salarios", 
     breaks = "Sturges" )

Outro grafico interessante obtido foi o Boxplot:

boxplot(salarios)

Parte II: Imapcto de um aumento linear de 15%:

Esse aumento não é aconselhavel pois tras o maior impacto na folha salarial correspondente a 15% que significa um valor de R$ 99.968,70.

Parte III: Impacto de aumento escalonado:

Atraves do calculo do percentil 20 limitamos quais os salarios que ganahariam uma promoção de 20%, atraves da mediana dos salarios definimos os que aumentariam em 15% e o restante dos salarios aumentariam em apenas 10%.

Após análise observou-se que essa seria a melhor opção de aumento pois ira satisfazer um numero maior de trabalhadores assim como trara impacto inferior a folha salarial quando comparada ao aumento linear (Apenas 12%).