Evita dormir en clase

Se realizó una encuesta a un grupo de estudiantes de la universidad santo Tomas de la facultad de economía, se encuestaron a un total de 22 personas. La finalidad de la encuesta es para determinar la demanda del producto según la variación del precio.

A continuación se presentará la explicación paso a paso del ejercicio de la demanda.

Como primero paso, se debe cargar los datos obtenidos de la encuesta realizada.

df=read.csv("C:\\Users\\Usuario\\Downloads\\Registro para la obtención de camisetas (Respuestas) - Respuestas de formulario 1.csv")
colnames(df)=c("fecha","sexo","edad","600","1200","1800","2400","3000","3600","4200","4800","5400","6000")

La siguiente tabla muestra el encabezado de los resultados obtenidos de la encuesta

head(df[,-1])
##     sexo edad 600 1200 1800 2400 3000 3600 4200 4800 5400 6000
## 1 Hombre   19  15   12   10    8    5    3    1    0    0    0
## 2  Mujer   19   4    3    3    2    1    1    1    1    0    0
## 3  Mujer   22   0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
## 4  Mujer   20   2    1    1    1    1    1    0    0    0    0
## 5 Hombre   19   5    5    5    4    3    3    1    0    0    0
## 6 Hombre   18   0    0    0    0    0    0    0    0    0    0

Se utiliza el comando “attach” para que tome cada columna como una variable y no lo trabaje como una Matriz.

Se utiliza el comando “names” para saber el nombre de las variables.

Se descargó el paquete “tidyr” para pasar la tabla de wide a long.

attach(df)
names(df)
##  [1] "fecha" "sexo"  "edad"  "600"   "1200"  "1800"  "2400"  "3000"  "3600" 
## [10] "4200"  "4800"  "5400"  "6000"
library(tidyr)
df_long=gather(df,"precio","cantidad",c(4:13))

La siguiente tabla es el resultado del proceso mencionado anteriormente.

head(df_long)
##               fecha   sexo edad precio cantidad
## 1 3/3/2023 15:18:29 Hombre   19    600       15
## 2 3/3/2023 15:25:08  Mujer   19    600        4
## 3 3/3/2023 15:26:42  Mujer   22    600        0
## 4 3/3/2023 15:30:40  Mujer   20    600        2
## 5 3/3/2023 15:31:32 Hombre   19    600        5
## 6 3/3/2023 15:34:34 Hombre   18    600        0

La siguiente tabla delimita las variables precio y cantidad.

df_final=df_long[,c(4:5)]
head(df_final)
##   precio cantidad
## 1    600       15
## 2    600        4
## 3    600        0
## 4    600        2
## 5    600        5
## 6    600        0

Se utiliza el comando “lm” para obtener los resultados de la investigación de b0 y b1 y se le dio el nombre de “reg1”.

reg1=lm(cantidad~as.numeric(precio),data=df_final)
summary(reg1)
## 
## Call:
## lm(formula = cantidad ~ as.numeric(precio), data = df_final)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -3.2149 -0.9777 -0.2149  0.4967 11.7851 
## 
## Coefficients:
##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)         3.627e+00  2.687e-01  13.500   <2e-16 ***
## as.numeric(precio) -6.873e-04  7.217e-05  -9.523   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.845 on 218 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2938, Adjusted R-squared:  0.2906 
## F-statistic:  90.7 on 1 and 218 DF,  p-value: < 2.2e-16

Resultados

Según los datos obtenidos,la cantidad maxima que consumirian las personas si el productos es gratis sería de 4 unidades. Por medio de la investigación se determinó que: Si se aumenta el precio de la bebida en 600 pesos, las personas dejarian de consumir medio speed max. Finalmente, si se le aumenta el precio en 1500 pesos se disminuria el consumo de speed max en una unidad.