Renta de bicis

Modelo Predictivo

Base de Datos

bd = read.csv("C:\\Users\\Silva\\Documents\\CSV\\Semestre 4\\Manipulación de datos\\rentadebicis.csv")

Comentarios

1. ¿por qué la variable dia llega hasta 19 y no hasta 31? SIN RESPUESTA.
   
2. ¿Qué significán los números de las estaciones? 1 es primavera, 2 es verano, etc.
   
3. ¿Qué día inicia la semana? 1 es Domingo.

Gráficos evualativos

plot(bd$temperatura, bd$rentas_totales, main= "Influencia de la temperatura (°C) sobre las rentas totales (Qty)", xlab = "Temperatura", ylab =  "Rentas Totales")

Regresiones

Regresión Inicial

regresion = lm(rentas_totales~ hora + dia + mes + año + estacion + dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento, data = bd)
summary(regresion)

## 
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion + 
##     dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica + 
##     humedad + velocidad_del_viento, data = bd)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -305.52  -93.64  -27.70   61.85  649.10 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          -1.661e+05  5.496e+03 -30.217  < 2e-16 ***
## hora                  7.735e+00  2.070e-01  37.368  < 2e-16 ***
## dia                   3.844e-01  2.482e-01   1.549  0.12150    
## mes                   9.996e+00  1.682e+00   5.943 2.89e-09 ***
## año                   8.258e+01  2.732e+00  30.225  < 2e-16 ***
## estacion             -7.774e+00  5.177e+00  -1.502  0.13324    
## dia_de_la_semana      4.393e-01  6.918e-01   0.635  0.52545    
## asueto               -4.864e+00  8.365e+00  -0.582  0.56089    
## temperatura           1.582e+00  1.038e+00   1.524  0.12752    
## sensacion_termica     4.748e+00  9.552e-01   4.971 6.76e-07 ***
## humedad              -2.115e+00  7.884e-02 -26.827  < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento  5.582e-01  1.809e-01   3.086  0.00203 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 141.7 on 10874 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3891, Adjusted R-squared:  0.3885 
## F-statistic: 629.6 on 11 and 10874 DF,  p-value: < 2.2e-16

Regresión Ajustada

regresion_ajustada = lm(rentas_totales~ hora + mes + año + sensacion_termica + humedad + velocidad_del_viento, data = bd)
summary(regresion_ajustada)

## 
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + mes + año + sensacion_termica + 
##     humedad + velocidad_del_viento, data = bd)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -308.60  -93.85  -28.34   61.05  648.09 
## 
## Coefficients:
##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)          -1.662e+05  5.496e+03 -30.250  < 2e-16 ***
## hora                  7.734e+00  2.070e-01  37.364  < 2e-16 ***
## mes                   7.574e+00  4.207e-01  18.002  < 2e-16 ***
## año                   8.266e+01  2.732e+00  30.258  < 2e-16 ***
## sensacion_termica     6.172e+00  1.689e-01  36.539  < 2e-16 ***
## humedad              -2.121e+00  7.858e-02 -26.988  < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento  6.208e-01  1.771e-01   3.506 0.000457 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 141.7 on 10879 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.3886, Adjusted R-squared:  0.3883 
## F-statistic:  1153 on 6 and 10879 DF,  p-value: < 2.2e-16

Modelo Predictivo

datos_nuevos = data.frame(hora=12, mes=1:12, año=2013, sensacion_termica=24, humedad=62, velocidad_del_viento=13)
predict(regresion_ajustada,datos_nuevos)

##        1        2        3        4        5        6        7        8 
## 279.1478 286.7215 294.2952 301.8690 309.4427 317.0164 324.5901 332.1638 
##        9       10       11       12 
## 339.7375 347.3112 354.8849 362.4587