Ejercicio 1 Modulo 2

Ejercicio 1 Modulo 2. BootStrap

Instalar paquetes y llamar Librerias

# install.packages("boot")
library(boot)

# Datos originales de la base de datos Hotel Mirage
ocupacion <- c(78, 82, 75, 80, 85, 88, 92, 90, 86, 84, 80, 83)
cat("Datos:", ocupacion, "\n\n")

## Datos: 78 82 75 80 85 88 92 90 86 84 80 83

#Función para calcular la media (para el bootstrap)
bootstrap_media <- function(data, indices) {
  return(mean(data[indices]))  
}

Preguntas

Ejercicio:

1-¿Cuál es el rango en el que podría esperarse que esté la ocupación hotelera para el siguiente mes

# Pregunta 1:
#Aplicar Bootstrap con 1000 repeticiones
set.seed(616)
b1 <- boot(data = ocupacion, statistic = bootstrap_media, R = 1000)
cat("Media:", round(mean(b1$t), 2), "% | 95% CI: [", round(boot.ci(b1, type = "perc")$percent[4], 2), ", ", round(boot.ci(b1, type = "perc")$percent[5], 2), "]\n\n")

## Media: 83.65 % | 95% CI: [ 81 ,  86.42 ]

# Respuesta: Media: 83.65 % | 95% CI: [ 81 ,  86.42 ]

2-¿Cómo cambia el intervalo si en vez de 1000 repeticiones hacemos 100,000?

# Pregunta 2: 
#Aplicar Bootstrap con Cambio en el intervalo 1,000 a 100,000. 
set.seed(616)
b2 <- boot(data = ocupacion, statistic = bootstrap_media, R = 100000)
cat("Media:", round(mean(b2$t), 2), "% | 95% CI: [", round(boot.ci(b2, type = "perc")$percent[4], 2), ", ", round(boot.ci(b2, type = "perc")$percent[5], 2), "]\n")

## Media: 83.58 % | 95% CI: [ 80.92 ,  86.25 ]

cat("Rango 100,000:", round(diff(range(b2$t)), 2), "%\n\n")

## Rango 100,000: 10.92 %

# Respuesta: Media: 83.58 % | 95% CI: [ 80.92 ,  86.25 ]
# Nuevo Rango 100,000: 10.92 %

3-El dueño del hotel se dio cuenta de que la ocupación hotelera para el mes de diciembre no fue de 83%, si no de 73%, ¿Cómo cambian los resultados (volver a hacer el ejercicio)?

# Pregunta 3: actualizacion de ultimo dato, de 83% a 73%
ocupacion2 <- ocupacion
ocupacion2[12] <- 73 # Aqui estamos modificando el numero o digito del apartado/mes de dicimebre= 12
b3 <- boot(data = ocupacion2, statistic = bootstrap_media, R = 1000)
cat("Media corregida:", round(mean(b3$t), 2), "% | 95% CI: [", round(boot.ci(b3, type = "perc")$percent[4], 2), ", ", round(boot.ci(b3, type = "perc")$percent[5], 2), "]\n")

## Media corregida: 82.78 % | 95% CI: [ 79.75 ,  86.08 ]

cat("Diferencia media:", round(mean(b1$t) - mean(b3$t), 2), "%\n\n")

## Diferencia media: 0.87 %

4-Si la ocupación cae por debajo del 80%, ¿qué acciones recomendarían para evitar que el hotel tenga pérdidas económicas?

Como futuro Licenciado en Inteligencia de Negocios, recomiendo que si la ocupación cae por debajo del 80%, se actúe en estas cuatro áreas:

1-En marketing, ofrecer paquetes especiales y descuentos atractivos.

2-En costos, reducir personal temporal y optimizar el consumo energético.

3-En servicios, organizar eventos corporativos y generar alianzas estratégicas.

4-En competencia, analizar precios del mercado y enfocarse en nichos desatendidos.