Renta de Bicis
Lisset A01284611
2022-09-17
Entendiendo la base de datos
dataf <- read.csv("/Users/lishdz/Desktop/R/rentadebicis.csv")
resumen <- summary(dataf)
resumen## hora dia mes año
## Min. : 0.00 Min. : 1.000 Min. : 1.000 Min. :2011
## 1st Qu.: 6.00 1st Qu.: 5.000 1st Qu.: 4.000 1st Qu.:2011
## Median :12.00 Median :10.000 Median : 7.000 Median :2012
## Mean :11.54 Mean : 9.993 Mean : 6.521 Mean :2012
## 3rd Qu.:18.00 3rd Qu.:15.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:2012
## Max. :23.00 Max. :19.000 Max. :12.000 Max. :2012
## estacion dia_de_la_semana asueto temperatura
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :0.00000 Min. : 0.82
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:0.00000 1st Qu.:13.94
## Median :3.000 Median :4.000 Median :0.00000 Median :20.50
## Mean :2.507 Mean :4.014 Mean :0.02857 Mean :20.23
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:26.24
## Max. :4.000 Max. :7.000 Max. :1.00000 Max. :41.00
## sensacion_termica humedad velocidad_del_viento
## Min. : 0.76 Min. : 0.00 Min. : 0.000
## 1st Qu.:16.66 1st Qu.: 47.00 1st Qu.: 7.002
## Median :24.24 Median : 62.00 Median :12.998
## Mean :23.66 Mean : 61.89 Mean :12.799
## 3rd Qu.:31.06 3rd Qu.: 77.00 3rd Qu.:16.998
## Max. :45.45 Max. :100.00 Max. :56.997
## rentas_de_no_registrados rentas_de_registrados rentas_totales
## Min. : 0.00 Min. : 0.0 Min. : 1.0
## 1st Qu.: 4.00 1st Qu.: 36.0 1st Qu.: 42.0
## Median : 17.00 Median :118.0 Median :145.0
## Mean : 36.02 Mean :155.6 Mean :191.6
## 3rd Qu.: 49.00 3rd Qu.:222.0 3rd Qu.:284.0
## Max. :367.00 Max. :886.0 Max. :977.0str(dataf)## 'data.frame': 10886 obs. of 14 variables:
## $ hora : int 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
## $ dia : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ mes : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ año : int 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 ...
## $ estacion : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ dia_de_la_semana : int 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
## $ asueto : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ temperatura : num 9.84 9.02 9.02 9.84 9.84 ...
## $ sensacion_termica : num 14.4 13.6 13.6 14.4 14.4 ...
## $ humedad : int 81 80 80 75 75 75 80 86 75 76 ...
## $ velocidad_del_viento : num 0 0 0 0 0 ...
## $ rentas_de_no_registrados: int 3 8 5 3 0 0 2 1 1 8 ...
## $ rentas_de_registrados : int 13 32 27 10 1 1 0 2 7 6 ...
## $ rentas_totales : int 16 40 32 13 1 1 2 3 8 14 ...Observaciones
- EVITAR PONER Ñ EN LOS TITULOS DE LA BASE DE DATOS
- LOS DÍAS DE LA TABLA LLEGAN HASTA EL 19, ¿POR QUÉ NO HASTA EL 31? R: No se supo
- ¿QUÉ SIGNIFICA ESTACIÓN 1, 2, 3, 4? R: 1 ES PRIM, 2, VERANO, 3 OTOÑO, 4 INVIERNO
- ¿LOS DIAS DE LA SEMANA EMPIEZAN CON EL 1 EN DOMINGO O LUNES? R: DOMINGO
Gráfica: Influencia de la temperatura sobre las rentas
plot(dataf$temperatura,dataf$rentas_totales,main="Influencia de la temperatura sobre las rentas", xlab="Temperatura", ylab="Cantidad de Rentas")
Modelo de Regresión Lineal
regresion <- lm(rentas_totales~hora+dia+mes+año+estacion+dia_de_la_semana+asueto+temperatura+sensacion_termica+humedad+velocidad_del_viento, data=dataf)
summary(regresion)##
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + dia + mes + año + estacion +
## dia_de_la_semana + asueto + temperatura + sensacion_termica +
## humedad + velocidad_del_viento, data = dataf)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -305.52 -93.64 -27.70 61.85 649.10
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.661e+05 5.496e+03 -30.217 < 2e-16 ***
## hora 7.735e+00 2.070e-01 37.368 < 2e-16 ***
## dia 3.844e-01 2.482e-01 1.549 0.12150
## mes 9.996e+00 1.682e+00 5.943 2.89e-09 ***
## año 8.258e+01 2.732e+00 30.225 < 2e-16 ***
## estacion -7.774e+00 5.177e+00 -1.502 0.13324
## dia_de_la_semana 4.393e-01 6.918e-01 0.635 0.52545
## asueto -4.864e+00 8.365e+00 -0.582 0.56089
## temperatura 1.582e+00 1.038e+00 1.524 0.12752
## sensacion_termica 4.748e+00 9.552e-01 4.971 6.76e-07 ***
## humedad -2.115e+00 7.884e-02 -26.827 < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento 5.582e-01 1.809e-01 3.086 0.00203 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 141.7 on 10874 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3891, Adjusted R-squared: 0.3885
## F-statistic: 629.6 on 11 and 10874 DF, p-value: < 2.2e-16Evaluación y ajustes del modelo
regresion <- lm(rentas_totales~hora+mes+año+sensacion_termica+humedad+velocidad_del_viento, data=dataf)
summary(regresion)##
## Call:
## lm(formula = rentas_totales ~ hora + mes + año + sensacion_termica +
## humedad + velocidad_del_viento, data = dataf)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -308.60 -93.85 -28.34 61.05 648.09
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.662e+05 5.496e+03 -30.250 < 2e-16 ***
## hora 7.734e+00 2.070e-01 37.364 < 2e-16 ***
## mes 7.574e+00 4.207e-01 18.002 < 2e-16 ***
## año 8.266e+01 2.732e+00 30.258 < 2e-16 ***
## sensacion_termica 6.172e+00 1.689e-01 36.539 < 2e-16 ***
## humedad -2.121e+00 7.858e-02 -26.988 < 2e-16 ***
## velocidad_del_viento 6.208e-01 1.771e-01 3.506 0.000457 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 141.7 on 10879 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3886, Adjusted R-squared: 0.3883
## F-statistic: 1153 on 6 and 10879 DF, p-value: < 2.2e-16Construcción de un modelo de predicción
datos_nuevos <- data.frame(hora=12, mes=1:12, año=2013, sensacion_termica=24, humedad=62, velocidad_del_viento=13)
predict(regresion, datos_nuevos)## 1 2 3 4 5 6 7 8
## 279.1478 286.7215 294.2952 301.8690 309.4427 317.0164 324.5901 332.1638
## 9 10 11 12
## 339.7375 347.3112 354.8849 362.4587Conlusión
Al generar un modelo de regresión lineal con R se pueden utilizar los datos para detactar los niveles de influencias que tienen las variables entre ellas. Después, utilizando este modelo se pueden hacer predicciones sobre las rentas que se podrían esperar en un mes al tener ciertas condiciones climatólogicas, claro con un nivel de confianza variante. Por ejemplo, para el 2013 con un nivel de confianza alrededor de 38%, en Enero se podrían esperar 279 rentas y en Junio 317.