Economia..

En el ejemplo 1.1, la presidenta de Alomega Food Sto¬res. Julie Ruth, había recopilado datos del funciona¬miento de su compañía. Obtuvo datos de varios meses de ventas junto con diversas variables explicativas que eran posibles, como el importe gastado en publicidad (repase la situación del ejemplo 1.1). Mientras que su equipo de análisis trabajaba con los datos en un intento por pronosticar las ventas mensuales, ella se impacientó y se preguntó cuál de las posibles variables explicativas sería la mejor para este fin.

Ya que contaba con un programa estadístico en su computadora, decidió observar los datos por sí misma. En primer lugar, encontró los coeficientes de correla¬ción entre las ventas mensuales variables y diversas va¬riables explicativas potenciales. En lo particular, estaba interesada en la correlación existente entre las ventas y el importe de la publicidad en periódicos, el importe mensual de la publicidad de televisión, el de la publici¬dad en periódico de uno y dos meses antes, la publicidad en televisión de uno a dos meses antes y las calificacio¬nes de publicidad de la competencia. Los valores de r (coeficientes de correlación) fueron:

Coeficiente de correlación (r) entre las ventas variables y

Importe mensual de la publicidad en periódico ……………………………. 0.45

Importe mensual de la publicidad en televisión …………………………… 0.60

Importe mensual de la publicidad en periódico………………………….... -0.32

de un mes antes

Importe mensual de la publicidad en periódico……………………………. 0.21

de dos meses antes

Importe mensual de la publicidad en televisión ………………………... -0.06

de un mes antes

Importe mensual de la publicidad en televisión …………………………. 0.03

de dos meses antes

Calificación de la publicidad de la competencia …………………………… -0,18

Julie no se sorprendió al encontrar que la correlación más alta estaba entre las ventas mensuales y los importes de la publicidad por televisión (r = 0.60); pero esperaba que la correlación fuese más fuerte. Decidió emplear una característica de regresión para calcular la ecuación de la recta de los mínimos cuadrados utilizando las ventas como variable dependiente y la publicidad mensual por televisión como variable explicativa. Los resultados de esta corrida fueron:

Ventas = 341.663 + 0.336 (publicidad mensual por televisión)

r-cuadrada = 0,36 (36%)

valor p = 0.000

Julie tuvo que buscar en su libro

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