Rubrica ensayo.

Nombre: _________ ______Matrícula: _______________Grupo: ____602____Campus: ______CUERNAVACA__________

EVALUACIÓN FINAL: ESTUDIO DE CASO

(Total aciertos= 96 Competencias / 4 Comunicación escrita)

Para fines de esta evaluación final, el propósito del estudio de caso consiste en que analices un problema, determines un método para resolverlo y que en este proceso adquieras una agilidad que te beneficiará en tu vida profesional a través de la toma de decisiones.

INSTRUCCIONES

Revisa cada uno de los casos y realiza los análisis estadísticos necesarios para responder a cada una de las preguntas.

1. ES INDISPENSABLE QUE USES EXCEL PARA RESOLVER TU EVALUACIÓN FINAL.
2. TODOS LOS RESULTADOS DE CÁLCULOS Y GRÁFICOS SOLICITADOS DEBEN GUARDARSE EN EL ARCHIVO DE EXCEL ADJUNTO, YA QUE LOS CÁLCULOS REALIZADOS EN EXCEL O EL PAQUETE ESTADISTICO FORMAN PARTE DE TU EVIDENCIA.

Caso 1: Alomega Food Store

Fuente. John E. Hanke (2010), Pronósticos en los Negocios.

Alomega Food Science es un proveedor minorista de alimentos, con 27 tiendas en un estado de Querétaro. La compañía ha encontrado varias clases de publicidad y, hasta hace poco, nunca había estudiado el efecto que tiene su dinero, en la publicidad e impacto sobre las ventas, aún y cuando se han recopilado y almacenado datos durante tres años. La presidenta de Alomega, Julie Ruth, recolectó datos de las operaciones de su compañía, obtuvo datos de varios meses de ventas, junto con posibles variables explicativas (publicidad en periódico, publicidad en TV).  

Mientras su equipo de análisis estaba trabajando con los datos, en un intento por pronosticar las ventas mensuales, se impacientó y se preguntó cuál de las variables de predicción era mejor para este propósito y realizó un análisis estadístico. Primero encontró los coeficientes de correlación entre la variable de ventas mensuales varias de las variables explicativas potenciales. Específicamente estaba interesada en las correlaciones entre las ventas mensuales y el importe de la publicidad en periódicos, el importe mensual de la publicidad en TV, el de la publicidad de uno o dos meses antes, la publicidad en televisión uno o dos meses antes y las calificaciones de la publicidad de sus competidores.

Los valores r (coeficientes de correlación) fueron los siguientes:

IMPORTANTE: Emplea para resolver tu caso, los datos proporcionados en el archivo de Excel adjunto.

Competencia que se mide con este reactivo: Interpretación de valores                                                  4 aciertos

1. Interpreta y explica los resultados de los coeficientes de correlación para cada caso presentado en la tabla    

• En el Importe mensual de publicidad en periódico tiene un coeficiente de correlación del 0.45  con las ventas mensuales, esto nos dice que la relación entre la publicidad en periódico no está muy relacionada con las ventas.
• En el Importe mensual de publicidad en TV podemos apreciar que tiene una correlación del 0.60 con las ventas mensuales, esto nos dice que la publicidad en tv es la más relacionada con las ventas que se realizan al mes.
• El Importe de publicidad en periódico (1 mes antes) nos muestra que su correlación hace un mes fue del -0.32 esto nos dice que hace un mes la publicidad en periódico estaba decaída y que al siguiente mes tuvo un aumento considerable.
• El Importe de publicidad en TV (1 mes antes) nos muestra que su correlación hace un mes fue del -0.06  esto nos dice que hace un mes la publicidad en tv estaba decaída y que al siguiente mes tuvo un aumento considerable.

Competencia que se mide con este reactivo: Interpretación de valores                                                  10 aciertos

1. Julie no estaba sorprendida de encontrar que la correlación más alta era entre las ventas mensuales y los importes de publicidad por TV. Decidió usar una función de regresión para calcular la ecuación de la recta de mínimos cuadrados, usando las ventas como variable dependiente y el importe de publicidad en TV como variable independiente.
   

Los resultados de esta corrida fueron.

Ventas = 341.663 + 0.336 publicidad TV                r2= 0.36         p = 0.000

1. Interpreta y explica los coeficientes que se presentan en la ecuación de mínimos cuadrados.
   R= por cada venta realizada de 341.663 pesos se agregara 0.336 a la publicidad que se tenga en T.V.
   
2. Interpreta y explica el valor de r2 y p. ¿Qué tipo de información proporcionan cada uno de estos valores?

El coeficiente de correlación múltiple nos muestra que tiene un 36% esto nos indica que la proporción de la publicidad en TV por el modelo de regresión no tiene un alto nivel de correlación con la variable dependiente “ventas”.

Competencia que se mide con este reactivo: Representación gráfica de datos                                          10 aciertos

...