1. CASO DE NEGOCIO

Se establece la relación que existe entre la publicidad y las ventas, es decir, la función de gasto en publicidad en una tienda de descuento, donde la variable independiente x son los gastos mensuales de publicidad y la variable dependiente y, es el ingreso por ventas.

¿Puede predecirse el valor del ingreso por ventas, en función de gasto hecho en publicidad?

#Definir la variable independiente
#Definir la variable dependiente 
#Supongamos que son miles de dólares

Publicidad<-c(1,2,3,3,4,5,6,7,8,8)
Ventas<-c(2,3,3,4,6,7,8,10,11,12)
#Gríficar el histograma y correr la función de regresión lineal en R
plot(Publicidad,Ventas)
abline(lm(Ventas~Publicidad))

#Asignar a la regresión a la función lm (linear model) y pedir un resumen de los resultados de la regresión lineal.
regresion<-lm(Ventas~Publicidad,)
summary(regresion)
## 
## Call:
## lm(formula = Ventas ~ Publicidad)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.1818 -0.2660  0.0508  0.3569  0.7059 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -0.08556    0.42217  -0.203    0.844    
## Publicidad   1.42246    0.08021  17.733 1.05e-07 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.6008 on 8 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9752, Adjusted R-squared:  0.9721 
## F-statistic: 314.5 on 1 and 8 DF,  p-value: 1.046e-07

Concluimos que efectivamente hay una correlación positiva entre la inversión en publicidad y el crecimiento de ventas

Esta inferencia nos puede servir para múltiples decisiones: Inventarios, compras, planeación, recursos en general.

Calcular los ingresos estimados en venta de la tienda de descuento, Si se inverte en publicidad: 15 mil dólares y 20 dólares respectivamente.