¿Cuantas cervezas se tomaria si el precio fuera en escala de 500 pesos, desde 500 pesos hasta 5.000 pesos?
Jorge Tarazona
2024-09-16
Consumo Cerveza
Para calcular cuántas cervezas te tomarías según una escala de precios que va desde 500 pesos hasta 5.000 pesos, podríamos asumir que el consumo de cerveza disminuirá conforme el precio suba. Esto podría modelarse de varias maneras, dependiendo de tu disposición a pagar por la cerveza.
Una forma simple de abordar el problema es asumir que, por ejemplo, tomas una cierta cantidad de cervezas al precio más bajo (500 pesos) y esta cantidad disminuye de forma lineal conforme sube el precio hasta llegar a 5.000 pesos, donde tomarías menos cervezas o ninguna.
Pero encontramos algo peculiar ya que no hay limite de cervezas, por ende cada encuestado toma la cantidad que sea apropiada para su economia y satisfaccion con el precio y gusto por la cerveza.
\(x = \frac{\text{Cantidad total de consumo de cerveza}}{\text{Número total de personas}}\)
##Importaciòn de datos
demanda=read.csv("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ouq1Qdbr4e1N5VucFv95-uYIkye_xgLZkMVmmrSXfis/pub?output=csv")
demanda## Marca.temporal sexo edad
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## 118 0###cambia el nombre de las variables
colnames(demanda)=c("Fecha","Sexo","Edad","500","1000","1500","2000","2500","3000","3500","4000","4500","5000")
names(demanda)## [1] "Fecha" "Sexo" "Edad" "500" "1000" "1500" "2000" "2500" "3000"
## [10] "3500" "4000" "4500" "5000"library(tidyr)
df.long=gather(demanda,key="Precio",value="Cantidades", 4:13 )
class(df.long$Precio)## [1] "character"class(df.long$Cantidades)## [1] "integer"#cambia el tipo de variable de carater a numèrica
df.long$Precio=as.numeric(df.long$Precio)
# regresion
summary(df.long$Cantidades)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.000 2.000 5.000 7.994 10.000 100.000reg1=lm(Cantidades~Precio, data=df.long)
summary(reg1)##
## Call:
## lm(formula = Cantidades ~ Precio, data = df.long)
##
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##
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## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
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## Multiple R-squared: 0.1384, Adjusted R-squared: 0.1376
## F-statistic: 189.2 on 1 and 1178 DF, p-value: < 2.2e-16