Este es un proyecto hecho por estudiantes de econometria de quinto semestre, en el cual se hizo una encuesta donde se le preguntó la disposición a pagar del producto caja de chicles marca Trident que contiene 10 unidades, se impusieron varias condiciones para contestar el cuestionario. https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScUhL4F6BpjRMO3f3HzNy6p2GGUjgfVGjicU1519mWzGSZHiQ/viewform?usp=sf_link

Lo primero que hacemos es cargar la base de datos y cambiar los nombres de las variables.

library(tidyr)
Respuestas=read.csv("C:\\Users\\Gabriel Giraldo\\Desktop\\Tarea\\Mantenga un buen aliento (Respuestas) - Respuestas de formulario 1.csv")
colnames(Respuestas)=c("fecha", "sexo", "edad", "700", "1400", "2100", "2800", "3500", "4200", "4900", "5600", "6300", "7000")
head(Respuestas[,-1])
##     sexo edad 700 1400 2100 2800 3500 4200 4900 5600 6300 7000
## 1 Hombre   19   3    2    1    1    1    1    1    1    1    1
## 2 Hombre   19   5    2    1    1    1    1    0    0    0    0
## 3  Mujer   19   5    2    1    0    0    0    0    0    0    0
## 4 Hombre   19  12   10    5    4    4    0    0    0    0    0
## 5 Hombre   23  10    5    1    0    0    0    0    0    0    0
## 6 Hombre   21  10    5    2    1    1    1    1    1    0    0

El proximo paso es cambiar el formato de la base de datos de wide a long.

attach(Respuestas)
Respuesta_Long=gather(Respuestas, "Precio", "Cantidad", c(4:13))
head(Respuesta_Long)
##               fecha   sexo edad Precio Cantidad
## 1 3/3/2023 17:39:27 Hombre   19    700        3
## 2 3/3/2023 17:40:04 Hombre   19    700        5
## 3 3/3/2023 17:40:29  Mujer   19    700        5
## 4 3/3/2023 17:40:47 Hombre   19    700       12
## 5 3/3/2023 17:41:19 Hombre   23    700       10
## 6 3/3/2023 17:42:12 Hombre   21    700       10

El siguiente paso consiste en filtrar la base de datos en los datos que nos interesen, en este caso precio y cantidad.

Respuesta_filtrada=Respuesta_Long[, c(4,5)]
head(Respuesta_filtrada)
##   Precio Cantidad
## 1    700        3
## 2    700        5
## 3    700        5
## 4    700       12
## 5    700       10
## 6    700       10

Por ultimo debemos realizar el codigo de regresion lineal para hallar beta 0 y beta 1.

Regresion_Lineal=lm(Cantidad~as.numeric(Precio), data=Respuesta_filtrada)
summary(Regresion_Lineal)
## 
## Call:
## lm(formula = Cantidad ~ as.numeric(Precio), data = Respuesta_filtrada)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
## -5.678 -2.227 -0.598  0.499 94.322 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)         6.404040   0.777574   8.236 4.29e-15 ***
## as.numeric(Precio) -0.001037   0.000179  -5.792 1.63e-08 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 6.539 on 328 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.09278,    Adjusted R-squared:  0.09001 
## F-statistic: 33.54 on 1 and 328 DF,  p-value: 1.632e-08
fitted(Regresion_Lineal)
##          1          2          3          4          5          6          7 
##  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369 
##          8          9         10         11         12         13         14 
##  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369 
##         15         16         17         18         19         20         21 
##  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369 
##         22         23         24         25         26         27         28 
##  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369 
##         29         30         31         32         33         34         35 
##  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  5.6782369  4.9524334  4.9524334 
##         36         37         38         39         40         41         42 
##  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334 
##         43         44         45         46         47         48         49 
##  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334 
##         50         51         52         53         54         55         56 
##  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334 
##         57         58         59         60         61         62         63 
##  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.9524334 
##         64         65         66         67         68         69         70 
##  4.9524334  4.9524334  4.9524334  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299 
##         71         72         73         74         75         76         77 
##  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299 
##         78         79         80         81         82         83         84 
##  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299 
##         85         86         87         88         89         90         91 
##  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299 
##         92         93         94         95         96         97         98 
##  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299  4.2266299 
##         99        100        101        102        103        104        105 
##  4.2266299  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264 
##        106        107        108        109        110        111        112 
##  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264 
##        113        114        115        116        117        118        119 
##  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264 
##        120        121        122        123        124        125        126 
##  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264 
##        127        128        129        130        131        132        133 
##  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  3.5008264  2.7750230 
##        134        135        136        137        138        139        140 
##  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230 
##        141        142        143        144        145        146        147 
##  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230 
##        148        149        150        151        152        153        154 
##  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230 
##        155        156        157        158        159        160        161 
##  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230 
##        162        163        164        165        166        167        168 
##  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.7750230  2.0492195  2.0492195  2.0492195 
##        169        170        171        172        173        174        175 
##  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195 
##        176        177        178        179        180        181        182 
##  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195 
##        183        184        185        186        187        188        189 
##  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195 
##        190        191        192        193        194        195        196 
##  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195  2.0492195 
##        197        198        199        200        201        202        203 
##  2.0492195  2.0492195  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160 
##        204        205        206        207        208        209        210 
##  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160 
##        211        212        213        214        215        216        217 
##  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160 
##        218        219        220        221        222        223        224 
##  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160 
##        225        226        227        228        229        230        231 
##  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160  1.3234160 
##        232        233        234        235        236        237        238 
##  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125 
##        239        240        241        242        243        244        245 
##  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125 
##        246        247        248        249        250        251        252 
##  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125 
##        253        254        255        256        257        258        259 
##  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125 
##        260        261        262        263        264        265        266 
##  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125  0.5976125 -0.1281910 -0.1281910 
##        267        268        269        270        271        272        273 
## -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 
##        274        275        276        277        278        279        280 
## -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 
##        281        282        283        284        285        286        287 
## -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 
##        288        289        290        291        292        293        294 
## -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 
##        295        296        297        298        299        300        301 
## -0.1281910 -0.1281910 -0.1281910 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 
##        302        303        304        305        306        307        308 
## -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 
##        309        310        311        312        313        314        315 
## -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 
##        316        317        318        319        320        321        322 
## -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 
##        323        324        325        326        327        328        329 
## -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 -0.8539945 
##        330 
## -0.8539945

Conclusiones

Encontramos que cuando el precio es 700 la demanda de la caja de chicles baja en 0.7 unidades

Encontramos que cuando el precio es 1400 la demanda de la caja de chicles baja en 1.4 unidades

Encontramos que cuando el precio es 2100 la demanda de la caja de chicles baja en 2.1 unidades

Encontramos que cuando el precio es 2800 la demanda de la caja de chicles baja en 2.9 unidades

Encontramos que cuando el precio es 3500 la demanda de la caja de chicles baja en 3.6 unidades

Encontramos que cuando el precio es 4200 la demanda de la caja de chicles baja en 4.3 unidades

Encontramos que cuando el precio es 4900 la demanda de la caja de chicles baja en 5 unidades

Encontramos que cuando el precio es 5600 la demanda de la caja de chicles baja en 5.8 unidades

Encontramos que cuando el precio es 6300 la demanda de la caja de chicles baja en 6.5 unidades

Encontramos que cuando el precio es 7000 la demanda de la caja de chicles baja en 7.2 unidades

En los puntos los cuales bajo mas la demanda es cuando el precio sube 2800 y cuando el precio sube a 5600 presentando una reduccion de 0.8 de la demanda en relacion al precio anterior. En el resto de precios el cambio de la demanda con respecto al precio anterior se mantuvo en 0.7.