ESTADISTICA PARA LA ADMINISTRACION

Curso: ESTADISTICA PARA LA ADMINISTRACION

Profesor: Carlos Véliz C.

Ejercicios y Casos

1. (CASO 1) Una serie de problemas han sido detectados en la entidad bancaria A; sin embargo, uno de ellos ha sido señalado con mayor frecuencia y que por su efecto en la economía y en la imagen de la empresa, tiene la primera prioridad para su solución. Este problema es:

La morosidad de los clientes que han recibido un préstamo.

Para este problema y al revisar la literatura, se ha detectado que dos características podrían ayudar a discriminar a los buenos deudores (que cumplen con el pago de las cuotas) de los malos deudores, la edad y el sueldo. Por ello, se ha decidido analizar estas dos variables para determinar si realmente sirven para discriminar a los buenos de los malos deudores. Sin embargo, también se desea analizar otras variables como son: sector en donde se desempeña el cliente, edad, educación, banco en donde realizaba sus operaciones hace tres meses con mayor frecuenta, tiempo de servicio en la empresa donde trabaja. Esta información permitirá, en adelante, tomar en cuenta la o las características con mayor poder discriminante en selección de buenos clientes para otorgar los préstamos.

La base de datos (FILE: tarea1 préstamo banco. XLS) que se utilizará en el análisis ha sido construida a partir de la base de datos del banco y complementada con una encuesta aplicada a 410 clientes y contiene las siguientes variables:

- Sector en donde se desempeña el cliente: Sector 1, Sector 2, Sector 3.

- Educación: Profesional (1), no Profesional (2)

- Edad del cliente

- Sueldo del cliente

- Banco en donde realizaba sus operaciones hace tres meses con mayor frecuencia: Banco A (1), Banco B (2) y Banco C (3).

- Tiempo de servicio, en años

- Préstamo: No Moroso (0), Moroso (1)

a) En base a los datos que se tienen y usando resúmenes adecuados, preparar un resumen que permita a la entidad bancaria conocer el perfil de los buenos y malos pagadores.

NO MOROSO (0) 373

MOROSO (1) 37

TOTAL 410

Se puede apreciar que la cantidad de morosos es de 37 personas que no cumplen en el tiempo adecuado, mientras 373 cumplen con las obligaciones respectivas.

b) Usar las tablas cruzadas para analizar si el factor educación es un factor de riesgo en la otorgación de préstamos.

c) Usar los diagramas de dispersión para indicar, de las variables edad y salario, ¿cuál es la variable que más discrimina entre los buenos y malos pagadores.

2. Como encargado de las ventas de 30 tiendas al por menor, pertenecientes a la firma RetAB, usted desea validar las afirmaciones de los anteriores dueños de la empresa quienes afirman que los factores que influyen favorablemente en las ventas son la propaganda y el sector en donde la tienda está ubicada. Se han recogido los datos que aparecen en el file VENTAS. Las variables correspondientes son:

Ubicación de la tienda. Sector 1 y Sector 2

Propaganda: Inversión en propaganda por TV una semana anterior a la semana de las ventas consideradas.

Ventas semanales: Ventas.

Calificación: Calificación de las ventas. Baja (1), Regular (2) y Alta (3).

Indicar si los datos recogidos confirman la afirmación de los antiguos dueños de la empresa.

Suma de Ventas Ubicac

Propaga Sector 1 Sector 2 Total general

3886,14 39727,11182 39727,11182

3960,45 46270,3987 46270,3987

4158,60 53718,01434 53718,01434

4188,14 53326,23131 53326,23131

4300,04 57691,79678 57691,79678

4335,00 50857,50798 50857,50798

4765,25 54678,5226 54678,5226

4770,61 49260,58081 49260,58081

4837,73 48332,25957 48332,25957

4939,63 38687,77766 38687,77766

4963,05 42882,11256 42882,11256

4965,26 58011,77521 58011,77521

5093,63 54062,43089 54062,43089

5135,99 45984,14433 45984,14433

5165,40 55895,83578 55895,83578

5178,05 57662,69295 57662,69295

5229,32 43863,82115 43863,82115

5231,94 47355,65325 47355,65325

5258,24 46922,41545 46922,41545

5258,88 55998,29946 55998,29946

5344,47 50761,5381 50761,5381

5488,12 58977,40392 58977,40392

5498,40 51690,25952 51690,25952

5536,35 58481,29275 58481,29275

5600,80 32064,32792 32064,32792

5693,79 52198,38512 52198,38512

5872,68 45330,19036 45330,19036

6166,93 48749,22651 48749,22651

6637,16 46406,31358 46406,31358

6648,25 62219,53426 62219,53426

Total general 470812,9404 1037254,914 1508067,855

No guardan relación

3. (CASO 2) Los diferentes estudios indican que uno de los factores principales que inciden en el precio de las viviendas es el área del terreno. Usted desea validar esta afirmación. Para ello, deberá tomar una muestra de 20 casos de algún lugar para los cuales se tenga el precio y el área del terreno de cada vivienda. A partir de los datos obtenidos.

a) Graficar el diagrama de dispersión de X: área del terreno e Y: precio de la vivienda. Comentar brevemente lo observado.

b) Plantear un modelo de regresión lineal que relacione el área del terreno y el precio de la vivienda y luego estime los coeficientes del modelo. Use la variable X como variable independiente.

c) ¿Validan sus resultados la afirmación indicada al iniciar? Conteste brevemente.

d) Interpretar, en el modelo estimado, el coeficiente del área del terreno.

La ecuación de Regresión Lineal estimada para las variables área y precio muestran, de acuerdo a la prueba F, relación.

Esta relación se ha estimado en un R = 0.247, que indica una fuerte relación positiva.

Además si consideramos el coeficiente de determinación R² = 0.0615 podemos indicar que el 6.15% de las variaciones que ocurren en el área se explicarían por las variaciones en la variable precio.

4. Leer el capítulo 4 del texto Estadìstica para la Administración y Negocios. C. Véliz, Pearson. Averiguar el precio del barril de petróleo los últimos 20 días. Graficar la serie. Suavizar la serie y predecir el precio del petróleo para el día 21.

http://cincodias.com/mercados/materias_primas/petroleo_brent/1/historico/

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