Proyecto Demanda

Metodologia

Se planteo una encuesta , la cual establecia la situacion de una celebracion

• “Piensa en la siguiente situación, estas de aniversario con tu pareja así que se lo quieres celebrar de la manera más linda posible y preciso es principio de mes y es quincena, su comida favorita son las hamburguesas de McDonald’s, dada la situación usted cuantas hamburguesas comprarías si tuvieran los siguientes precios. (Estas hamburguesas son bajas en calorías y altas en proteína).”

El precio se hallaba en un inicio en $8,000COP e iba aumentando en $3,000 COP hasta llegar a $35,000COP , en total 10 cambios de precio.

La encuesta fue aplicada por medios de la herramienta de Google Forms, y se difundio atraves de diferentes grupos de WhatsApp en los que se encuentran estudiantes de economia.Se obtuvieron 22 respuestas.

Limpieza datos

hambur= read.csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vS8BJGgOuKTH05HOOZd_yAajGrOXrlAntlp5fOTnMkwnEyib3zPgfvVxkH_fHM-b7JpfAHR325M72TE/pub?output=csv")
#Cambio de nombre de las variables
colnames(hambur)=c("Fecha", "Sexo", "Edad", "8000", "11000", "14000", "17000", "20000", "23000", "26000", "29000", "32000", "35000")
attach(hambur)
names(hambur)

##  [1] "Fecha" "Sexo"  "Edad"  "8000"  "11000" "14000" "17000" "20000" "23000"
## [10] "26000" "29000" "32000" "35000"

library(tidyr)

hambur_long= gather(hambur, "Precio", "Cantidad", c(4:13))

hambur_final=hambur_long[c(4,5)]
attach(hambur_final)

Se definen las variables

x=hambur_final$Precio
y=hambur_final$Cantidad
class(y)

## [1] "integer"

x= as.numeric(as.character(hambur_final$Precio))
class(x)

## [1] "numeric"

Procesamiento de Datos

Ya con los datos filtrados y organizados se podra realizar la estimacion de los parametros y el modelo lineal

Estimacion de Parametros

B1

#Numerador
n=(nrow(hambur_final)*sum(x*y))-(sum(x)*sum(y))
#Denominador
d=(nrow(hambur_final)*sum(x^2))- sum(x)^2
###Toda completa
B1= n/d
B1

## [1] -0.0001324151

B0

Yn=mean(y)
Xn=mean(x)
B0=Yn-(B1*Xn)
B0

## [1] 5.628742

Modelo lineal

ML=lm(Cantidad~Precio, data=hambur_final)
ML

## 
## Call:
## lm(formula = Cantidad ~ Precio, data = hambur_final)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)  Precio14000  Precio17000  Precio20000  Precio23000  Precio26000  
##      4.2727      -0.3636      -0.9545      -1.2727      -1.8636      -2.1364  
## Precio29000  Precio32000  Precio35000   Precio8000  
##     -2.5000      -2.8636      -3.1818       0.2273

Conclusiones

La funcion de demanda quedaria de la siguiente manera

D= 5.628742-0.0001324151*P

• Punto de saturacion es decir cuando la hamburguesa se halla gratis corresponde a 5.628742 un aproximado de 6 unidades

• 𝜷1 es de -0.0001324151, lo que significa una pendeiente negativa correspondiente de un bien normal , lo unico a resaltar de eso es la inclinacion de la misma.

d=5.628742-0.0001324151*0
d

## [1] 5.628742