CÁLCULO DE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y COVARIANZA

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Contenido

INTRODUCCIÓN        2

CONTENIDO        3

CÁLCULO DE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y COVARIANZA        3

REPRESENTACIÓN DE VARIABLES E HISTOGRAMAS        7

SIMETRÍA Y CURTOSIS        9

GRÁFICO DE DISPERSIÓN (INCLUYE 3 VARIABLES)        11

ALTERNATIVAS Y SOLUCIONES POSIBLES        12

CONCLUSIÓN        13

Bibliografía        14

INTRODUCCIÓN

El principal objetivo de este trabajo es formar una perspectiva a través de una muestra obtenida de la distribuidora y comercializadora de alimento para mascotas “PETFOOD” quien se responsabiliza de la distribución y atención al mercado en toda la república mexicana. A través de este análisis encontraremos estrategias para la mejora, avance y crecimiento dentro del mercado. Atenderemos puntos estratégicos para otorgar opciones que puedan ser utilizadas para lograr el objetivo que es el maximizar las utilidades de la empresa y a su vez tratar de eliminar marcas clave que generan mínima aportación a los ingresos. Dentro del análisis realizaremos diferentes análisis, que marcas se venden más y reconocer el impacto de estas. También sabremos sobre las que tienen menor impacto y decidiremos de manera específica a las que definitivamente tienen menos correlación dentro se nuestras empresas respecto a ventas, debemos saber que hay variables importantes dentro de nuestro estudio que están relacionadas directamente con el resultado de nuestro estudio y que influyen en las personas al momento de realizar su compra.

Los métodos estadísticos nos darán la oportunidad se saber si los contenidos de cada producto, y el costo de este influye en las preferencias de los clientes, así dentro del panorama que se plasma generaremos alternativas de estrategia para el mejor rendimiento de la empresa “PETFOOD”.

CONTENIDO

CÁLCULO DE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y COVARIANZA

Dentro de la distribuidora y comercializadora “PETFOOD” se creó una muestra de 97 marcas de alimento para perros y gatos de las cuales se encargan de distribuir, dentro de este se tomaron en cuenta cuatro variables para lograr poder realizar nuestro análisis sobre este. Las variables para estudiar de cada una de estas marcas son:

• Tipo (bolsa o lata)
• Costo
• Contenido (taza)
• Contenido de grasa
• Contenido de proteína

Se comienza por hacer un estudio general de cada una de las variables de la muestra es decir que generamos el cálculo de las medidas de tendencias y dispersión.

Las interpretaciones de nuestros datos (COSTOS) obtenidos son los siguientes:

• El costo promedio en general de los alimentos sobre la muestra estudiada nos dice que es de $0.93753
• Nuestro costo más frecuente dentro de nuestra base de datos es de $0.62
• El costo mínimo que se maneja es de $0.14 y el costo máximo es de $8.34 esto nos quiere indicar que hay una diferencia muy amplia entre estos dos datos. La amplitud entre estos dos datos es de $8.20
• Existe una dispersión entre los valores de 1.013142759 con respecto al promedio obtenido aproximadamente.
• Nos muestra una variación en los datos de 1.027035481 quiere decir que si varían.
• El coeficiente de asimetría es 4.42660 el cual nos permite decir que nuestra curva de asimetría es positiva, la mayoría de nuestros valores son menores y se encuentran del lado izquierdo del promedio.
• Según nuestro coeficiente de curtosis 29.23934613 nos indica que existe una gran concentración de valores cerca del promedio mostrándonos una distribución leptocúrtica.

Las interpretaciones para los datos (TASAS/MEDIDAS) obtenidos en nuestra muestra son los siguientes:

• El promedio en general de tasas/medidas de los alimentos sobre la muestra estudiada nos dice que es de 2.572164948
• Nuestra medida más frecuente dentro de nuestra base de datos es de 2.75
• La medida/taza mínima que se maneja es de 0.75 y la máxima es de 11.5 esto nos quiere indicar que hay una diferencia muy amplia entre estos dos datos. La amplitud entre estos dos datos es de 10.75
• Existe una dispersión entre los valores de 1.413273554 con respecto al promedio obtenido aproximadamente.
• Nos muestra una variación en los datos de 1.997342139 quiere decir que si varían.
• El coeficiente de asimetría es 2.849049504 o sea > 0 el cual nos permite decir que nuestra curva de asimetría es positiva, la mayoría de nuestros valores son menores y se encuentran del lado izquierdo del promedio.
• Según nuestro coeficiente de curtosis 16.04615594 nos indica que existe una gran concentración de valores cerca del promedio mostrándonos de igual manera una distribución leptocúrtica.

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