Datos

Para 300 clientes, se registraron:

La gerencia sospecha que los usuarios del plan Premium utilizan más horas el servicio, pero que los descuentos y promociones frecuentes en ese plan reducen su ingreso neto promedio en comparación con el plan Standard, una vez que se controla por el tiempo de uso.

## 'data.frame':    300 obs. of  3 variables:
##  $ plan             : chr  "Standard" "Premium" "Premium" "Standard" ...
##  $ horas_activas_mes: num  38.5 75.1 77.4 67.6 35.8 57.2 25.5 65.8 69.8 45.1 ...
##  $ ipu_usd          : num  17 22.5 18.7 21.8 16.6 ...

1. Modelo de regresión lineal adecuado

## [1] "Basic"    "Premium"  "Standard"
## 
## Call:
## lm(formula = ipu_usd ~ plan + horas_activas_mes, data = datos)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -8.1927 -2.0258  0.0218  2.1624 10.2951 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)        5.31963    0.75896   7.009 1.63e-11 ***
## planPremium        2.03619    0.74489   2.734  0.00664 ** 
## planStandard       3.26961    0.50047   6.533 2.81e-10 ***
## horas_activas_mes  0.16660    0.01664  10.010  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.36 on 296 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.5561, Adjusted R-squared:  0.5516 
## F-statistic: 123.6 on 3 and 296 DF,  p-value: < 2.2e-16

Se utilizará la categoría Basic (plan) como la variable referencia para determinar que factores explican el ingreso mensual por usuario (IPU) en la plataforma streaming. Se sospecha que los usuarios Premium utilizan más horas de servicio, pero promociones y descuentos reducen el ingreso neto promedio en comparación con el plan Standard.

2. Ajustar el modelo y justificar la salida

Interpretación:

3. Predicciones con intervalo de confianza (90%)

##       plan horas_activas_mes   fit   lwr   upr
## 1    Basic                60 15.32 14.59 16.04
## 2  Premium                60 17.35 16.60 18.10
## 3 Standard                60 18.59 18.03 19.14

Comparación de resultados

4. Conclusión