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Local Zona Ventas 1 Norte 366.9 43 45.82 74 15 2 Norte 347.3 108 55.39 107 19 3 Este 229.5 13 29.5 96 17 4 Norte 467.5 186 22.43 195 13 5 Norte 612.5 161 77.47 180 17 6 Sur 213.4 8 4.02 104 16 7 Sur 503.1 365 31.4 256 18 8 Sur 336.7 220 20.86 126 19 9 Sur 651.9 127 88.46 203 17 10 Sur 487.6 105 56.73 119 21 11 Sur 246.8 57 27.61 116 16 12 Sur 253.3 23 19.91 142 14 13 Este 240.8 13 19.71 89 19 14 Este 233.7 13 17.37 84 20 15 Este 458.6 86 106.94 119 15 16 Este 272.9 165 86.18 80 15 17 Este 328.9 116 77.47 136 7 18 Este 280 42 45.65 78 16 19 Este 326.4 52 60.22 136 17 20 Oeste 345.3 165 37.21 138 17 21 Oeste 174.1 10 8.61 75 20 22 Oeste 203.5 13 35.71 102 21 23 Oeste 157.8 8 28.45 76 21 24 Oeste 416.7 58 50.6 136 24 Cantidad de Clientes Gastos en Publicidad Cantidad de Proveedores Cantidad de Productos
CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES
Local (^) Variable Cuantitativa Discreta Razón Zona (^) Variable Cualitativa Nominal Ventas (^) Variable Cuantitativa Continua Razón Variable Cuantitativa Discreta Razón Variable Cuantitativa Continua Razón Variable Cuantitativa Discreta Razón Variable Cuantitativa Discreta Razón Cantidad de Clientes Gastos en Publicidad Cantidad de Proveedores Cantidad de Productos
E) Coeficiente de variación= 0, En base a esta información puedo decir que 207.21 306.03 404.85 503.67 60 0 5 10 FAA menor que FAA mayo
tativa Continua Razón 306. siempre tiene que todas las filas me tienen que dar la mayor que represeta que hay ESTAS SON TODAS LAS CONCLUS 0.39482932 si es más de 0,30 es DISPERSO respeto de la media si es menos de 0,30 es CONCENTRADO respecto de la media LS FA FR FAA FRA MC MCFA* 256.62 9 0.38 9 0.38 207.21 1864. 355.44 7 0.29 16 0.67 306.03 2142. 454.26 2 0.08 18 0.75 404.85 809. 553.08 4 0.17 22 0.92 503.67 2014. 651.9 2 0.08 24 1.00 602.49 1204. 24 8036. 494. ACÁ MI VALOR PASA A SER LA MARCA DE CLASE tervalo= Rango / número de clases 98.82 discreta hubiera redondeado ndo con una Población porque son todas las sucursales de la empresa Farmacity distribuidas en todo el país 06.03 404.85 503.67 602.
OJIVA
FAA menor que FAA mayor que 207.21 306.03 404.85 503.67 602. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Histograma - Var ventas -FA
Column I
ESTOY TRABAJANDO CON DATOS AGRUPADOS
empre tiene que das las filas me tienen que dar igual a 24 mayor que represeta que hay 15 que vendieron mas de TAS SON TODAS LAS CONCLUSIONES cuando no me dice si mayor que o menor que tengo que hacer las dos (MC - media)^2 (^) (MC - media)^2FA FAA menor que FAA mayor que* 16292.60780625 146633.47025625 0 24 24 830.73650625 5815.15554375 9 15 24 4899.65000625 9799.30001250002 16 8 24 28499.34830625 113997.393225 18 6 24 71629.83140625 143259.6628125 22 2 24 419504.98185 24 0 PREGUNTAR NO ENTENDI LINEA QUE HABRIA QUE PONER CONCLUSIONES DISTRIBUCION DE FRECUENCIA El valor que esta de moda es De todas las medidas puedo sacar conclusiones en todo el país 3.67 602.
-FA
es una regla empirica porque se basa en la excelencia la varianza por si sola no me dice 3.67 602.
Matriz de correlación EN EL EXAMEN OJO VER SI ES POBLACIÓN / MUESTRA X Y Ventas (x - media) (y - media) (x - media)(y - media) (x - media)^2 (y - media)^* 213.4 4.02 -171.285714^ -31.55^ 5404.06428571429^ 29338. 503.1 31.4 118.414286^ -4.17^ -493.787571428572^ 14021. 336.7 20.86 -47.9857143^ -14.71^ 705.869857142858^ 2302. 651.9 88.46 267.214286^ 52.89^ 14132.9635714286^ 71403. 487.6 56.73 102.914286^ 21.16^ 2177.66628571428^ 10591. 246.8 27.61 -137.885714^ -7.96^ 1097.57028571429^ 19012. 253.3 19.91 -131.385714^ -15.66^ 2057.50028571429^ 17262. 2692.8 248.99 25081.847 163932. estas dos son las dos variables Matriz de correlación Medidas bivariantes X Y (^) covarianza y correlacion X 1 0.89574045 el coef me viene a solucionar lo que la covarianza no me di Y 0.89574045 1 CONCLUSIÓN X= Ventas (^) le daría la razon al gerente porque veo que hay una fuerte Y = Gastos que la relación entre la ventas y los gastos es muy fuerte. Tambien puedo armar la matriz de varianza y covarianza Matriz de varianza y covarianza X Y X 27322.1448 4180. Y 4180.30783 797. Gastos en Publicidad
dia)^2 (y - media)^2 siempre dividido N (^) Media x=
17.3889 Varianza x=
2797.3521 Desvío x=
63.3616 Coeficiente de variación X=
4782. la covarianza me puede dar cua 0 NO hay relacion entre las vari relacion positiva si una aumenta la o esta incompleto ue la covarianza no me dice si la covarianza es + el de correlacion si el coeficiente de correlacion es > 0 la correlacion varia entre -a a 1 = cer e veo que hay una fuerte asociacion entre las ventas, la relacion es casi perfecta Si yo invierto 100 pesos en publicida si es cercano a -1 RELACION INVERS si es cercano al 1 RELACION DIRECTA
o el signo es lo unico que me importa os en publicidad) < 0,70 relacion fuerte porque es muy cercano a -
C1 ( - 100 clientes) C2 ( + 100 clientes) Total Norte^1 3 4 no la hice con infostat, lo hice a mano conta Sur^3 4 7 todas estas son FA Este^6 2 8 aca estoy usando el metodo de FR Oeste^4 1 Total^14 10 A) P(Norte)= 0. B) P(C2/Sur)= P(C2 n Sur) 0.16666667 0. P(Sur) 0. C) P(Este n C1)= 0. D) P(C1 n Oeste)= P( C1)= 0.16666666666667 P(Oeste)= si el producto de las marginales es igual a la interseccion = son INDEPENDIENTES porque sale de un ACÁ CLAVE ES LEER BIEN LOS TITULOS son DEPENDIENTES como la igualdad no se cumple los eventos son DEPENDIENTES
Binomial n= 1 n= 2 p= 0,90 éxito p= 0. 1-p= 0.1 fracaso 1-p= 0. TEORICO Caracteristicas de la binomial (son 4) ensayos identicos tengo dos resultados posibles (éxito y fracaso) misma probabilidad de éxito siempre igual es con reposicion (SI O SI)
n= 3 éxito p= 0.9 éxito fracaso 1-p= 0.1 fracaso ejemplo de dados
barras juntas CONTINUA barras separadas DISCRETAS darle imporancia a la SIMBOLOGÍA saber diferencias las formulas para parametro y para muestra saber identificar la variable la media nunca FILIMINAS hizo hincapié que me dice TODO todo resultado que obtengo TEORICO PROBABILIDAD 3 metodos clasico frecuencia relativa - PREGUNTA PARCIAL sumo toda la frecuencia absoluta dividida n
n = 8 esto lo fijo con reposición p= 0. n= x p(x) p 0 0. 1 0.19765032 pongo VERDADERO para menor 2 0.29647548 pongo FALSO me trae la puntual 3 0. 4 0.1361367 E (X)= n p valor esperado 5 0.04667544 V (X)= np(1-p) varianza* 6 0. 7 0. 8 0. ESTE 8 SIEMPRE TIENE QUE COINCIDIR CON EL NUMERO DE ENSAYOS el GRAFICO que se usaria para esta variable Cuantitativa (cantidad de autos) = BINOMIAL SIEMPRE PARA VARIAB USO GRAFICO DE BARRAS (SEPARADAS - DISCRETA) y de aca analizo cuando hay sesgos cuando es simetrica desde este grafico, porque es la distribucion si es 0,5 quiere decir que es simetrica guarda que el sesgo es contraditorio a como lo pensaria yo
