Trabajo fina Simulador Coffee Time

Actividad Practica # 2 del simulador

Después de interactuar con el simulador

1. Explique cual es el caso que resuelve el simulador y cuales son (Nombre) las variables que intervienen en el mismo, indicando cuál es la dependiente y cuáles son las independientes.

El simulador de estadística, facilita a los usuarios el realizar análisis de regresión y correlación múltiple, manipulando asunciones y procedimientos para obtener un resultado y determinar el mejor método de análisis para cada problema.

En este ocasión presenta el caso de estudio de la empresa Coffee Time.

A nivel general, el simulador presenta tres rondas:

1. Análisis de regresión y correlación múltiple: muestra como es la naturaleza y la fuerza de una relación lineal entre dos o más variables. El análisis de regresión consiste en predecir con cierta precisión el valor de una variable desconocida, basándonos en observaciones anteriores, de esa y otras variables. El análisis de correlación, se utiliza para determinar el grado en el que están relacionadas las variables.

2. Prueba de hipótesis: Una prueba de hipótesis es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población. Una prueba de hipótesis examina dos hipótesis opuestas sobre una población: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula es el enunciado que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia". La hipótesis alternativa es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero.

3. Prueba de Chi- cuadrada: sirve para probar la importancia estadística de la asociación observada en la tabulación cruzada. Sirve para determinar si hay una asociación sistemática entre dos variables. Para realizar la prueba se calculan las frecuencias en las celdas en las que se espera que no haya habido una asociación entre las variables, dados los totales actuales de filas y columnas. Estas frecuencias esperadas, que se denotan fe se comparan con las frecuencias reales observadas encontradas en la tabulación cruzada para calcular la estadística de chi cuadrada. Cuantos mayores sean las discrepancias entre las frecuencias esperada y actual, mayor es el valor de la estadística. La distribución de chi cuadrada es una distribución asimétrica cuya forma depende solo de los grados de libertad. A medida que aumentan los grados de libertad, la distribución de chi cuadrada se hace más simétrica.

Luego de esta reseña, el simulador nos presenta información del estudio de caso a trabajar. El simulador presenta el caso de estudio de la empresa Coffee Time, una popular cadena de café de Norte América y Europa, quien tiene como objetivo incorporar su mercado en la India, donde se le presenta el frente de la existencia de otra compañía Quick Brew, la cual es líder en el mercado; así como la diferencia de cultura de los hindúes, pues prefieren el té.

La empresa envió a una empleada a la India por seis meses para recopilar información de la empresa y para brindarnos asistencia en nuestro análisis. Nosotros seremos los gerentes de negocios y debemos asistir a Coffee Time en la toma de decisiones para determinar el mejor método para fortalecer su presencia en la India y poder introducir un nuevo refrigerio.

El principal tema de dispuesta entre Coffee Time y Quick Brew ha sido principalmente los gastos en publicidad, Coffee Time para ingresar más al mercado y Quick Brew para no ceder espacio. Coffee Time pudo adquirir información importante sobre los gastos estimados en publicidad que realizaba semanalmente Quick Brew, así mismo, mantuvo un índice para sus productos de café. Las promociones tienden a bajar este indicador.

Para poder asistir a Coffee Time a alcanzar su objetivo, se deberán agotar varias rondas:

Ronda 1: realizar un modelo de regresión múltiple para determinar como el gasto de publicidad de CT, el índice de precios y el gasto publicitario influye en las ventas semanales de CT. Para esto utilizaremos la información proporcionada por Laura, de los últimos seis meses. Se deberá elegir el modelo que más se acerque al óptimo presentado por el simulador, es decir, el que mejor explique las ventas semanales de CT.

Ronda 2: en esta parte es necesario realizar la prueba de Z para determinar la aprobación del producto propuesto ya que en CT se necesita incorporar una nueva opción en el menú. La empresa lo considerara como viable si el 30% de la población aprueba el producto, de lo contrario el producto no sería aprobado y la empresa presentaría perdida por los costos fijos, los equipos y el gasto publicitario.

Ronda 3: por ultimo utilizaremos la prueba de Z y la de chi cuadrada para comprobar la hipótesis de cual género (masculino o femenino) prefirió más el producto. Para esto el gerente de marketing y el de desarrollo de negocios estimaron que 0.05 es el nivel de significación.

El simulador será útil para ayudar al estudiante a interpretar los resultados y tomar la mejor decisión.

Este análisis partirá de lo siguiente:

* Se identificó la presencia de variables dependientes e independientes.

* La variable dependiente son las ganancias (el ingreso semanal).

* Existen seis variables independientes:

X1: Gastos semanales en publicidad de Coffee Time

X2: Índice de precios en Coffee Time

X3: Gastos de publicidad de Quick Brew

X4: Gastos semanales en publicidad de Coffee Time (histórico)

X5: Índice de precios de Coffee Time (histórico)

X6: Gastos semanales en publicidad de Quick Brew (histórico)

1. Haga  5 combinaciones diferentes de dos variables independientes y guarde sus resultados.

1. Llegue a conclusiones en relación al valor de la variable dependiente y la fuerza de la relación entre la variable dependiente e independientes, así como si la relación es directa o inversa (pendiente positiva o negativa respectivamente).

Combinación no. 1: R: 72.80%

X1: Gastos semanales en publicidad de Coffe Time

X2: Índice de precios en Coffe Time

El coeficiente de correlación para este modelo de regresión es de 0.7280 lo que representa que el 72.80% de las variaciones en las ganancias de Coffee Time son causadas por variaciones en las variables independientes X1: Gastos semanales en publicidad de Coffe Time y X2: Índice de precios en Coffe Time

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