Hacer una matriz de correlaciones

Ejercicios a resolver:

1. Hacer una matriz de correlaciones.

2. Hacer los diagramas de dispersión.

3. Hacer un análisis de regresión con las variables que considere necesarias. (Justifica porque utilizaste esa(s) variables.

a) Realiza el pronóstico para los siguientes 3 meses.

4. Hacer el pronóstico para los siguientes 3 meses por medio del método de Promedios Móviles. (Determina tu mismo el m y justifica porqué).

5. Hacer el pronóstico para los siguientes 3 meses por medio del método de Suavización Exponencial. (Determina tu mismo la α y justifica porqué).

6. De acuerdo a los resultados de los tres métodos, ¿cuál utilizarías y porqué?

Procedimientos y Resultados:

La empresa Matrix SA de CV se dedica a la venta de productos musicales, desde CDs, DVDs, aparatos de sonido e instrumentos musicales.

Ha participado en el mercado mexicano desde enero de 2007, con excelentes ganancias mensuales.

El gerente de la tienda desea hacer un presupuesto para el resto del año 2009, para lo cual necesita pronosticar lo que puede pasar en los siguientes 3 meses.

A continuación se presenta la base de datos recopilada por el gerente:

Ganancias: Corresponde a las ganancias mensuales de la tienda en pesos, a esta ganancia ya se le descontaron todos los gastos. Es decir es la ganancia neta.

Publicidad Ferias: Es el monto invertido en publicidad en ferias en todo el país.

Publicidad Periódicos: Es el monto invertido en publicidad en ferias en todo el país.

Año Mes Ganancias Publicidad Ferias Publicidad Periódicos

2007 1 52042 25784 15869

2007 2 66363 25768 15921

2007 3 71916 25735 16089

2007 4 69336 25763 15930

2007 5 68816 25817 16063

2007 6 61792 25853 16035

2007 7 74461 25843 16092

2007 8 68150 25812 15898

2007 9 46430 25812 15910

2007 10 64136 25846 15906

2007 11 64720 25823 15911

2007 12 65169 25835 15980

2008 1 46247 25812 16048

2008 2 52899 25846 16130

2008 3 47333 25827 16129

2008 4 47958 25798 16423

2008 5 74170 25793 16456

2008 6 76221 25777 16528

2008 7 64108 25767 16616

2008 8 59829 25782 16520

2008 9 74608 25802 16540

2008 10 63806 25792 16634

2008 11 70685 25772 16591

2008 12 73100 25774 16595

2009 1 75105 25767 16519

2009 2 51581 25771 16526

2009 3 65847 25768 16481

2009 4 66207 25726 16542

2009 5 57286 25726 16477

2009 6 72824 25666 16363

2009 7 57941 25587 16367

2009 8 52194 25587 16435

2009 9 46863 25587 16566

Para poder tomar una decisión acertada el gerente tiene que realizar lo siguiente:

1. Hacer una matriz de correlaciones.

Correlaciones: Año, Mes, Ganancias, PF, PP

Año Mes Ganancias PF

Mes -0.170

0.343

Ganancias -0.157 0.209

0.382 0.243

PF -0.654 -0.029 0.145

0.000 0.872 0.421

PP 0.779 0.127 0.146 -0.427

0.000 0.480 0.416 0.013

Contenido de la celda: Correlación de Pearson , Valor P

Dado a lo anterior deducimos que en la matriz de correlación los valores que son mas confiables son las de Año- PP así mismo la de Ganancia-Mes.

2. Hacer los diagramas de dispersión.

3. Hacer un análisis de regresión con las variables que considere necesarias. (Justifica porque utilizaste esa(s) variables.

Primer modelo

Variable dependiente: Ganancias

Variables independientes: PP

Análisis de regresión: Ganancias vs. PP

La ecuación de regresión es

Ganancias = - 21682 + 5.19 PP

Coef.

Predictor Coef de EE T P

Constante -21682 102394 -0.21 0.834

PP 5.187 6.290 0.82 0.416

S = 9754.42 R-cuad. = 2.1% R-cuad. (ajustado) = 0.0%

Análisis de varianza

Fuente GL SC MC F P

Regresión 1 64685098 64685098 0.68 0.416

Error residual 31 2949608256 95148653

Total 32 3014293354

En nivel de significancia con el que vamos a hacer la comparación es alfa= .05, para que las variables sean significativas el valor de “P” debe ser menor al valor de alfa. En este caso el intercepto o constante es .0834> 0.05, por lo cual no es significativa. El coeficiente de determinación es de 2.1%.

Segundo modelo

Variable dependiente: Ganancias

Variables independientes: Mes

La ecuación de regresión es

Ganancias = 59053 + 604 Mes

Coef.

Predictor Coef de EE T P

Constante 59053 3519 16.78 0.000

Mes 604.0 507.7 1.19 0.243

S = 9643.16 R-cuad. = 4.4% R-cuad. (ajustado) = 1.3%

Análisis de varianza

Fuente GL SC MC F P

Regresión 1 131584475 131584475 1.42 0.243

Error residual 31 2882708879 92990609

Total 32 3014293354

En este caso el intercepto o constante es .000< 0.05, por lo cual esta si es significativa. El coeficiente de determinación es de 4.4%.

Tercer modelo

Variable dependiente: Ganancias

Variables independientes: Mes y PP

Análisis

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