CASO EASTON

OBJETIVO

Ajudar Sam Easton a mostrar que as reclamações de subvalorização das casas feitas pelos dois clientes são verdadeiras.Isto será feita:

1)- Determinando se a Easton Imobiliária tem ou não subvalorizando as casas em relação aos seus competidores

2)- Determinando se as duas casas em questão foram ou não subvalorizadas em comparação ao mercado, em relação as casa vendidas por outros corretores.

METODOLOGIA DE ANÁLISE

Para responder a esses dois objetivos listados, será apresentado um parecer analisando diversos gráficos e tabelas para justificar as reclamações colocadas pelos dois clientes desses dois casos:

Localização Idade Preço Área

Caso I: Arlinton 4 anos 88.500 203m²

Caso II: Fort Worth 9 anos 79500 172m²

Obs:Venda típica de casa na Área de DAllas-Fort Woth: Preço médio de venda: 104.250 dolares com tamanho médio: 174m²

library(RcmdrMisc)

## Loading required package: car

## Loading required package: carData

## Loading required package: sandwich

Easton_Imobiliaria <- 
  readXL("C:/Users/homedell/Documents/Livros de Mestrado/uff 2 semestre livro/ESTATISTICA UFF 2019.1/Base_de_dados-master/Base de dados - Easton Imobiliária.xlsx",
   rownames=FALSE, header=TRUE, na="NA", sheet="Banco de Dados", stringsAsFactors=TRUE)

Easton_Imobiliaria <- within(Easton_Imobiliaria, {
  Corretora <- factor(Corretora, labels=c('Outra Corretora','Easton'))
})

Easton_Imobiliaria <- within(Easton_Imobiliaria, {
  Localização <- factor(Localização, labels=c('Dallas','Fort Worth','Arredores'))
})
Easton_Imobiliaria <- within(Easton_Imobiliaria, {
  Mês <- factor(Mês, labels=c('Março','Abril','Maio','Junho'))
})

PERCENTUAL DE CASAS VS CORRETORAS POR REGIÃO

local({
  .Table <- xtabs(~Corretora+Localização, data=Easton_Imobiliaria)
  cat("\nFrequency table:\n")
  print(.Table)
  cat("\nRow percentages:\n")
  print(rowPercents(.Table))
  .Test <- chisq.test(.Table, correct=FALSE)
  print(.Test)
})

## 
## Frequency table:
##                  Localização
## Corretora         Dallas Fort Worth Arredores
##   Outra Corretora    210        123        82
##   Easton               7         24        15
## 
## Row percentages:
##                  Localização
## Corretora         Dallas Fort Worth Arredores Total Count
##   Outra Corretora   50.6       29.6      19.8   100   415
##   Easton            15.2       52.2      32.6   100    46
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  .Table
## X-squared = 20.86, df = 2, p-value = 2.954e-05

library(colorspace, pos=16)
library(plotrix)
Easton_Imobiliaria <- within(Easton_Imobiliaria, {Corretora <- factor(Corretora, labels=c('Outra Corretora','Easton'))})

VERIFICAÇÃO DE SUBVALORIZAÇÃO EM RELAÇÃO A MÉDIA DE PREÇO

summary(Easton_Imobiliaria$Preço)

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   99000  121800  138600  140057  157200  190650

valorizacao<-ifelse(Easton_Imobiliaria$Preço<=mean(Easton_Imobiliaria$Preço),"Não Subvalorizado","Subvalorizado")
corretora<-factor(Easton_Imobiliaria$Corretora)
tab<-table(corretora,valorizacao)
tab2<-prop.table(tab)*100
tab2

##                  valorizacao
## corretora         Não Subvalorizado Subvalorizado
##   Outra Corretora         45.119306     44.902386
##   Easton                   7.375271      2.603037

Esta verificação de subvalorização feita considerando a média de preço das casas, se for abaixo da média, poderia ser considerado uma subvalorização. Porém, está sendo considerando apenas uma verificação para análise adiante.

par(bg="skyblue")
mosaicplot(tab2,main="Valorização de Imoveis VS Corretora",
sub="Correrora",
xlab="",
ylab="Valorização", 
cex.axis=1,
color=c("green","red"))

RELAÇÃO DE PREÇO POR REGIÃO

Neste gráfico a seguir, podemos observar uma relação de preço entre as três regiões, notável que em Dallas as casas têm um valor acima das outras duas regiões. É importante destacar também que onde foram feitas as reclamações dos clientes contra Easton, o preço médio das casas é bem parecido.

par(bg="yellow")
boxplot(Preço~Localização, data=Easton_Imobiliaria, id=list(method="y"),main="RELAÇÃO DE PREÇO POR REGIÃO",col="green")

scatterplot(Tamanho~Preço | Localização, regLine=TRUE, smooth=list(span=0.5, spread=FALSE), boxplots='xy', by.groups=TRUE, data=Easton_Imobiliaria,main="PREÇO VS TAMANHO POR REGIÃO")

PREÇO EM RELAÇÃO DE CADA MÊS DE VENDA

Mesmo com uma leve queda dos preços nos últimos meses, afetado pela crise imobiliária, a Easton não teve uma situação diferente em relação às outras corretoras.

par(bg="brown")
boxplot(Preço~Mês, data=Easton_Imobiliaria, id=list(method="y"),main=" PREÇO POR MÊS",col="green")

densityPlot(Preço~Mês, data=Easton_Imobiliaria, bw=bw.SJ, adjust=1, kernel=dnorm,main=" PREÇO EM RELAÇÃO DE CADA MÊS DE VENDA
", method="adaptive")

RESUMO DE PREÇO DAS CORRETORAS

library(abind, pos=21)
library(e1071, pos=22)
numSummary(Easton_Imobiliaria[,"Preço", drop=FALSE], groups=Easton_Imobiliaria$Corretora, statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,
  .75,1))

##                     mean       sd     IQR    0%    25%    50%      75%
## Outra Corretora 141066.1 22239.58 35400.0 99000 122475 139950 157875.0
## Easton          130950.0 19097.96 21187.5 99450 118875 128100 140062.5
##                   100% Preço:n
## Outra Corretora 190650     415
## Easton          176550      46

ESTIMATIVA DE DENSIDADE EM RELAÇÃO AO PREÇO DAS CORRETORAS

densityPlot(Preço~Corretora, data=Easton_Imobiliaria, bw=bw.SJ, adjust=1, kernel=dnorm,main=" ESTIMATIVA EM RELAÇÃO AO PREÇO
", method="adaptive")

POR REGIÃO

densityPlot(Preço~Localização, data=Easton_Imobiliaria, bw=bw.SJ, adjust=1, kernel=dnorm, method="adaptive")

CONCLUSÃO

Primeiramente, considerando as análises feitas, percebe-se que os preços da Easton não foram comprometores em relação as outras corretoras até tal ponto de dizer que a Easton subvalorizou os seus imóveis, porque a média dos preços acompanhou a venda nos últimos 4 meses conforme foi mostrado.

Segundo, os resultados obtidos mostraram que nas localizações onde a Easton vendeu as casas, tanto em Fort Worth quanto em Arlinton (“arredores”), a média dos seus preços não caiu drasticamente em relação aos seus concorrentes, pelo contrário, a Easton manteve sempre a ética de concorrente em relação ao preço dos imóveis.

A justificativa dos dois clientes que acusaram a Sam Easton, não tem fundamentos estatisticos suficientes para uma tal acusação. Portanto, propositalmente a Easton está subvalorizou os seus imóveis, porém os valores das casas vendidas em regiões distintas, foram um pouco abaixo do valor médio do mercado.

Dos 561 casas vendidas pelas corretoras, 46 pertencem a Easton, descartando essas duas casas dos denunciantes, 95,5% dos seus imóveis acompanharam o preço do mercado em todas três regiões citadas, isto demostra claramente que a Easton não teve condutas ilícitas que possa prejudicar o mercado conforme as queixas.

Uma hipótese pode ser considerada em relação a essas duas situações atípicas: Será que as informações dos denunciantes estão certas ou querem prejudicar a Easton no mercado com valores diferentes no banco de dados?

Agora com as informações disponíveis sobre os seus imóveis vendidos em relaçao aos outros concorrentes, a Easton, poderá se defender apresentando ao Conselho Local que não está sendo violando as regras para se beneficiar da crise e prejudicar outras Corretoras

library(rpivotTable)
rpivotTable(Easton_Imobiliaria)