Importando a Base de Dados “Easton”:

library(readxl)
Base_de_dados_Easton_Imobiliaria <- read_excel("C:/Users/marcella/Desktop/Base_de_dados-master/Base de dados _Easton_ Imobiliaria.xlsx")
View(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria)
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kable(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria)
Mês Preço Tamanho Quartos Idade Localização Corretora
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3 139050 190.35834 3 2 2 1
3 138150 129.41394 2 2 1 0
3 129300 113.52752 2 2 1 0
3 111900 140.74811 3 2 3 0
3 175350 206.98798 4 3 1 0
3 172350 181.25384 4 3 1 0
3 162900 161.93000 3 3 1 0
3 158250 150.22422 4 3 1 0
3 150750 143.16359 3 3 1 0
3 123600 167.22548 3 3 2 0
3 116700 137.31070 2 3 2 0
3 183750 196.67574 3 4 1 0
3 180000 182.46158 3 4 1 0
3 174150 234.02277 4 4 2 0
3 165750 171.68482 2 4 1 0
3 165750 222.40989 3 4 2 0
3 158400 149.38809 2 4 1 0
3 154200 174.37901 3 4 1 0
3 151650 153.56873 3 4 1 0
3 151500 149.29519 3 4 1 0
3 151050 164.43839 3 4 1 0
3 132900 142.79198 2 4 1 0
3 126600 153.84744 3 4 2 0
3 122250 130.25007 2 4 1 0
3 121650 176.14417 4 4 3 1
3 121350 142.23456 3 4 2 0
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3 108750 126.16233 2 4 2 0
3 185850 193.98155 3 5 1 0
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3 168300 191.65898 3 5 1 0
3 153150 210.51830 3 5 2 0
3 148800 149.57390 3 5 1 1
3 144150 172.24224 4 5 2 0
3 135750 182.27577 3 5 2 0
3 132750 142.04875 3 5 1 0
3 131400 199.46283 3 5 3 1
3 129900 165.08871 3 5 2 0
3 129750 138.33263 2 5 1 0
3 124950 159.60743 3 5 3 0
3 115350 177.16610 3 5 3 0
3 108900 144.09262 3 5 3 0
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5 166950 202.15702 3 3 1 0
5 166500 191.38027 3 3 1 0
5 159600 191.19446 3 3 1 0
5 133350 189.52221 3 3 3 0
5 117600 167.13258 3 3 2 0
5 102300 166.85387 3 3 3 0
5 174150 189.70801 3 4 1 0
5 173850 238.76082 3 4 2 1
5 173100 193.79575 3 4 1 1
5 146400 210.42539 4 4 2 0
5 146250 206.15185 4 4 2 0
5 143850 221.48086 4 4 3 0
5 135600 164.06678 3 4 3 0
5 135000 151.89648 3 4 1 0
5 132000 170.75579 3 4 2 0
5 131700 212.46926 4 4 3 0
5 131400 184.22674 3 4 2 0
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5 123900 154.03325 3 4 2 1
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5 160950 168.24741 3 5 1 1
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5 132900 198.71961 3 5 2 0
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5 127500 164.43839 3 5 2 1
5 126900 166.57516 3 5 1 0
5 126300 127.37007 2 5 1 0
5 122100 183.48351 3 5 3 1
5 117900 176.32998 3 5 3 0
5 117300 165.36742 2 5 2 0
5 112650 128.67072 2 5 1 0
5 110700 151.80357 2 5 2 0
5 104400 137.58941 2 5 2 0
5 175950 201.87831 3 6 1 0
5 166650 170.75579 3 6 1 0
5 162150 213.95571 3 6 2 0
5 151950 202.52864 4 6 2 0
5 150300 226.40472 4 6 3 0
5 146700 234.95180 4 6 3 1
5 145200 209.31056 3 6 2 0
5 144750 156.82034 3 6 1 0
5 142800 151.24615 3 6 1 0
5 141150 149.94551 3 6 1 0
5 138450 186.92092 4 6 3 0
5 138000 195.09639 4 6 2 0
5 133650 183.29771 4 6 3 0
5 131400 195.09639 4 6 3 0
5 129450 190.45124 3 6 3 0
5 128100 142.14166 3 6 1 0
5 125550 196.11832 3 6 3 0
5 117600 175.02933 4 6 3 0
5 117450 181.06803 3 6 3 0
5 112200 163.69516 2 6 2 0
5 109350 99.31335 2 6 1 0
5 108900 151.06035 3 6 3 0
5 108600 138.42553 2 6 2 0
5 108150 138.61134 2 6 2 0
5 107400 156.35582 3 6 3 0
5 104250 110.83333 2 6 1 0
5 103350 156.91324 3 6 2 0
5 102450 134.61651 2 6 3 0
5 165450 189.61511 3 7 1 0
5 155550 161.09388 3 7 1 0
5 154050 236.80986 4 7 3 0
5 146850 168.15451 3 7 1 0
5 145950 171.49902 3 7 1 0
5 141900 193.79575 3 7 3 0
5 137250 146.78681 2 7 1 0
5 133650 121.23847 4 7 1 0
5 131850 148.83068 3 7 1 0
5 127200 166.11064 4 7 3 0
5 121350 177.90933 3 7 3 0
5 119850 139.44747 3 7 2 0
5 117900 168.43322 4 7 3 0
5 115200 159.14291 3 7 2 0
5 111900 180.32481 3 7 3 1
5 108300 153.47583 3 7 2 0
5 108000 172.52095 3 7 3 0
5 107400 132.29393 2 7 2 0
5 178050 188.03576 3 8 1 0
5 177750 253.81112 4 8 3 0
5 173400 192.86672 3 8 1 0
5 172200 266.81754 4 8 3 0
5 164700 187.57125 3 8 1 0
5 157500 222.78150 4 8 2 0
5 152550 217.02151 3 8 2 0
5 137250 152.82551 3 8 1 0
5 134400 154.40486 2 8 1 0
5 133500 192.40220 3 8 3 0
5 124200 165.64613 4 8 2 0
5 108000 154.86937 3 8 2 0
5 178350 212.74797 4 9 1 0
5 171150 198.44090 4 9 1 1
5 171000 191.00866 4 9 1 0
5 158100 186.27060 3 9 1 0
5 148650 168.52612 3 9 1 0
5 145500 207.26669 4 9 3 0
5 144900 180.69642 4 9 1 0
5 139350 160.16485 3 9 1 0
5 124200 186.82802 3 9 2 0
5 121950 180.32481 3 9 2 0
5 121500 154.12615 3 9 2 0
5 117000 138.42553 3 9 1 0
5 106800 141.02682 2 9 2 0
5 154050 158.58550 4 10 1 0
5 120150 184.87706 4 10 2 1
5 114300 168.15451 3 10 2 1
5 102000 156.26292 3 10 2 0
6 137550 221.57376 4 1 3 0
6 105750 162.39452 3 1 2 0
6 158100 185.80609 3 2 1 0
6 125850 175.67966 3 2 2 1
6 119850 129.87845 2 2 1 0
6 111000 152.17519 4 2 2 0
6 109950 128.11330 2 2 1 0
6 159600 189.05769 3 3 1 0
6 141900 132.29393 2 3 1 0
6 140550 155.79840 3 3 1 0
6 131100 151.80357 3 3 1 0
6 125400 142.04875 3 3 1 0
6 181500 209.40346 4 4 1 0
6 172800 206.05895 4 4 1 0
6 170250 220.55183 3 4 1 0
6 159300 183.01900 3 4 1 0
6 158550 172.98547 4 4 1 0
6 152550 169.82676 3 4 1 0
6 152400 194.44607 3 4 1 0
6 142500 169.36225 3 4 1 0
6 139200 169.54805 2 4 1 0
6 138150 152.73260 3 4 1 0
6 136350 171.87063 3 4 1 0
6 132750 203.45767 3 4 3 1
6 125850 180.78932 3 4 3 1
6 125550 197.23316 4 4 2 0
6 115200 158.86420 4 4 2 0
6 113700 141.86295 3 4 1 0
6 113400 122.72492 2 4 1 0
6 102450 164.43839 3 4 2 0
6 101400 143.53520 3 4 2 1
6 177450 206.05895 3 5 1 0
6 154950 249.81628 4 5 3 0
6 151200 162.20871 3 5 1 0
6 150750 192.95962 3 5 1 0
6 141900 174.28611 4 5 1 0
6 133350 143.99972 3 5 1 0
6 132750 201.87831 4 5 2 0
6 129450 195.09639 4 5 2 1
6 128700 193.14543 3 5 3 1
6 115350 165.64613 3 5 2 0
6 114750 176.23707 3 5 3 1
6 107700 164.90290 4 5 2 0
6 102150 137.31070 2 5 3 0
6 167700 196.11832 4 6 1 0
6 166650 192.12349 3 6 1 0
6 150450 223.33892 3 6 2 0
6 149850 168.06161 3 6 1 1
6 138600 170.19838 3 6 1 0
6 134550 157.37776 3 6 1 0
6 132000 143.99972 2 6 1 0
6 131850 147.53003 3 6 1 0
6 130650 203.08605 4 6 3 0
6 118350 159.79324 3 6 2 0
6 116850 186.82802 4 6 3 0
6 114450 182.55448 3 6 3 0
6 108450 147.62294 3 6 2 0
6 106800 139.63327 3 6 2 0
6 106500 129.22813 2 6 1 0
6 103200 159.60743 3 6 2 0
6 158400 200.85638 3 7 1 0
6 153000 200.11316 3 7 1 0
6 138750 146.78681 3 7 1 0
6 138150 158.86420 3 7 1 0
6 136800 141.77004 3 7 1 0
6 128400 167.96870 3 7 2 0
6 124800 195.74671 3 7 3 0
6 123150 136.19586 2 7 1 0
6 122700 187.38544 4 7 3 0
6 118500 189.05769 3 7 2 0
6 118200 137.96102 2 7 1 1
6 116850 161.46549 3 7 2 1
6 115950 168.34032 3 7 2 0
6 113700 162.30162 3 7 2 1
6 111600 157.00614 3 7 3 0
6 110850 160.44356 3 7 2 0
6 101550 112.78429 2 7 1 0
6 99000 149.75971 3 7 2 0
6 179850 210.98281 4 8 1 0
6 156900 164.15968 3 8 1 0
6 151650 160.07194 3 8 1 0
6 150750 179.30287 3 8 1 0
6 149400 170.56999 3 8 1 0
6 146250 226.49762 4 8 3 0
6 144750 168.24741 3 8 1 0
6 139350 212.00475 4 8 3 0
6 137250 133.40877 2 8 1 0
6 121800 117.42945 2 8 1 0
6 120450 162.02291 3 8 2 0
6 118800 178.46675 3 8 3 0
6 110250 149.38809 3 8 2 0
6 153750 216.09248 4 9 2 0
6 145350 195.18929 3 9 2 0
6 140400 163.32355 3 9 1 0
6 127800 182.74029 3 9 2 0
6 124350 180.97513 3 9 2 1
6 119250 171.68482 3 9 2 1
6 119100 180.41771 4 9 2 1
6 107250 169.26935 3 9 3 0
6 106350 142.04875 3 9 2 0
6 135450 187.75705 4 10 2 0
6 110400 162.48742 3 10 2 0
6 132450 161.55839 3 11 1 0

Manipulação dos Dados:

Aqui vou trocar os nomes das colunas e tirar os caracteres especiais.

Easton <- read_excel("C:/Users/marcella/Desktop/Base_de_dados-master/Base de dados _Easton_ Imobiliaria.xlsx")
View(Base_de_dados_Easton_Imobiliaria)
names(Easton)
## [1] "Mês"         "Preço"       "Tamanho"     "Quartos"     "Idade"      
## [6] "Localização" "Corretora"
nomes <- c ("Mes", "Preco", "Tamanho", "Quartos", "Idade", "Localizacao", "Corretora")
colnames(Easton) <- nomes
names(Easton)
## [1] "Mes"         "Preco"       "Tamanho"     "Quartos"     "Idade"      
## [6] "Localizacao" "Corretora"

Argumentos de Defesa: 1º) Determinar se a Easton Imobiliária tem ou não subvalorizado as casas em relação aos seus competidores. 2º) Determinar se as duas casas em questão foram ou não subvalorizadas em comparação ao mercado.

1. Comparando Preços Independentes:

Podemos observar que os preços dos imóveis (independente das corretoras) variam, sendo assim o gráfico acima é assimétrico (com média de preço de 140.056,7 dólares) e as suas modas, ou seja, os preços que mais aparecem são entre 120.000-130.00 dólares e 150.000-160.000 dólares.

1.1 Comparando Preços com as Corretoras:

Para criar o gráfico a seguir, eu tirei o nome das imobiliárias de “0” e “1”, e nomeei como “Outra Imobiliária” e “Easton”, além de utilizar o código do boxplot.

No boxplot azul acima percebe-se que a amostragem de outras imobiliárias é maior do que a Easton imobiliária, além disso a mediana é 140.000 dólares, os preços são simétricos e não possui outlier. Já na Easton (boxplot rosa) o gráfico é levemente assimétrico, possui 3 outliers (preços exorbitantes) e a mediana é em torno de 130.000 dólares.

1.2 Comparando Preços por Tamanho e Localização:

No gráfico de dispersão acima, podemos observar que a correlação entre as variáveis é positiva, pois há uma concentração dos pontos em tendência crescente (coeficiente de correlação = 0.5832556), ou seja, conforme os tamanhos aumentam, os preços aumentam também.

Conclusão da 1ª Defesa:

Podemos concluir com os gráficos e as análises até aqui interpretadas que a Easton imobiliária não tem subvalorizado as casas em relação às outras imobiliárias, pois levando em consideração a sua menor amostragem os preços propostos pela Easton são aproximados dos preços de outros mercados.

2. Comparando as Casas em Questão com o Mercado:

Acusação:

A primeira casa é em Arlington, tem 4 anos, tem 203 m² e foi vendida por 88.500 dólares. A segunda casa é em Fort Worth, tem 9 anos, tem 172 m² e foi vendida por 79.500 dólares. Ambas as casas em questão têm três quartos. As duas pessoas acreditam que eles teriam conseguido vender por um valor maior se a Easton Imobiliária tivesse fixado o verdadeiro valor de mercado das casas.

Para criar o gráfico a seguir, primeiro eu renomeei a localização (tirei os números e adicionei os nomes), depois eu utilizei o pacote “esquisse” para mudar as variáveis e deixar só as que são de importância para a análise das casas, são elas: idade de até 9 anos, até 172 m² e até 3 quartos.

No gráfico acima conclui-se que a mediana dos preços das casas em Fort Worth vendidas pela Easton Imobiliária é maior, mesmo com a amostragem menor, do que a dos demais concorrentes e possui 1 outlier, que faz a mediana aumentar.E nos Arredores da Metrópole (Arlington) a mediana da Easton é quase a mesma das outras imobiliárias, estas são levemente maiores porque possui 2 outliers que fazem a mediana aumentar de forma quase imperceptível.

Conclusão Final:

Ao final das análises é correto afirmar que a Easton Imobiliária não subvalorizou as casas, pois os dados interpretados mostraram que mesmo com um número de casas vendidas menor comparado às demais imobiliárias, os preços da Easton foram compatíveis com o mercado. No último gráfico (com apenas algumas variáveis selecionadas) mostrado essa afirmação se mantém ainda mais clara, quando a mediana de preços da Easton em Fort Worth até supera, ou seja, possui um maior valor do que os concorrentes, além dos preços em Arlington ficarem muito próximos com o dos outros mercados. Logo, as acusações feitas pelos clientes são sem fundamento estatístico e a Easton Imobiliária deve recorrer a essas acusações.