“Merma | Form”
Carlos González Ayerdi A00829126
2022-09-28
#file.choose()
bd <- read.csv("/Users/carlosgonzalez/Desktop/FORM - Merma.csv")#Entender base de datos y analizar el numero de variables y registros presentes hasta el momento en la base de datos
summary(bd)## Fecha Kilos
## Length:52 Min. : 790
## Class :character 1st Qu.:3178
## Mode :character Median :3925
## Mean :3709
## 3rd Qu.:4232
## Max. :6140
## NA's :2str(bd)## 'data.frame': 52 obs. of 2 variables:
## $ Fecha: chr "11/01/22" "11/01/22" "22/01/22" "22/01/22" ...
## $ Kilos: int 5080 3810 2990 2680 3650 4380 3870 3590 3410 3930 ...De momento existen 2 variables (fecha y kilos) junto con 52 registros respectivos a dichas variables.
Clasificación de variables y sus escalas de medición
Variable<-c("Kilos","Fecha")
Type<-c("Cuantitativa (Discreta)","Cuantitativa (Discreta)" )
Scale <- c("Merma/sobrante","Fecha")
table<-data.frame(Variable,Type,Scale)
knitr::kable(table)| Variable | Type | Scale |
|---|---|---|
| Kilos | Cuantitativa (Discreta) | Merma/sobrante |
| Fecha | Cuantitativa (Discreta) | Fecha |
NOTA: dada la naturaleza de la base de datos, la cual es muy corta, se emplearán los siguientes metodos de limpieza de datos
Eliminación de NA’s
bd1 <- bd
bd1<- na.omit(bd1)
summary(bd1)## Fecha Kilos
## Length:50 Min. : 790
## Class :character 1st Qu.:3178
## Mode :character Median :3925
## Mean :3709
## 3rd Qu.:4232
## Max. :6140Se eliminaron los datos que contienen en la celda “NA” ya que en caso de realoizar un analsis gráfico - descriptivo, podría no tomarse como variable numérica y potencialmente evitar la relización de las gráficas
#Formato de Fecha
#install.packages("tibble")
library(tibble)
bd2<-bd1
bd2$Fecha<- as.Date(bd2$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bd2)## Fecha Kilos
## Min. :0022-01-11 Min. : 790
## 1st Qu.:0022-03-12 1st Qu.:3178
## Median :0022-05-24 Median :3925
## Mean :0022-05-25 Mean :3709
## 3rd Qu.:0022-08-10 3rd Qu.:4232
## Max. :0022-09-21 Max. :6140tibble(bd2)## # A tibble: 50 × 2
## Fecha Kilos
## <date> <int>
## 1 0022-01-11 5080
## 2 0022-01-11 3810
## 3 0022-01-22 2990
## 4 0022-01-22 2680
## 5 0022-02-18 3650
## 6 0022-02-18 4380
## 7 0022-02-18 3870
## 8 0022-02-18 3590
## 9 0022-02-18 3410
## 10 0022-02-24 3930
## # … with 40 more rowsDado que los datos estaban en formato de caractéres, se cambió dicho formato a uno de fecha, lo cual a continuación contriburá a la presición del análisis.
Tabla de frecuencia
#install.packages("epiDisplay")
library(epiDisplay)## Loading required package: foreign## Loading required package: survival## Loading required package: MASS## Loading required package: nnettab1<-table(bd2$Fecha, bd2$Kilos) # A will be rows, B will be columns
tab1##
## 790 810 1040 2130 2480 2680 2830 2950 2980 2990 3050 3140 3290
## 0022-01-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-01-22 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
## 0022-02-18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-02-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-03 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-11 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 0022-03-16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 0022-03-23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-14 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 0022-04-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-11 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 0022-08-10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 0022-08-13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-29 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-30 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-31 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 0022-09-07 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 3410 3590 3650 3680 3690 3739 3780 3810 3870 3920 3930 3940 3960
## 0022-01-11 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 0022-01-22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-02-18 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 0022-02-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 0022-03-03 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-30 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 0022-04-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 0022-04-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-21 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-14 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 0022-07-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 0022-08-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-13 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-21 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
##
## 3967 4000 4050 4130 4190 4200 4210 4240 4260 4270 4310 4330 4380
## 0022-01-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-01-22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-02-18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
## 0022-02-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-03 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-08 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-23 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-11 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-27 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-02 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
## 0022-05-09 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
## 0022-06-20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-27 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 0022-07-04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-16 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-08 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-10 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-15 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
## 0022-08-22 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-29 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
## 0022-08-30 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-05 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-07 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##
## 4510 4680 4770 5010 5080 5230 6140
## 0022-01-11 0 0 0 0 1 0 0
## 0022-01-22 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-02-18 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-02-24 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-03 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-08 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-11 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-16 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-23 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-03-30 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-04 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-11 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-14 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-21 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-04-27 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-02 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-09 0 0 1 0 0 0 0
## 0022-05-14 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-05-24 0 0 0 0 0 0 1
## 0022-05-25 1 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-07 0 1 0 0 0 0 0
## 0022-06-15 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-06-20 0 0 0 1 0 0 0
## 0022-06-27 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-04 0 0 0 0 0 1 0
## 0022-07-11 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-16 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-21 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-07-27 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-08 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-10 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-11 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-13 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-15 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-22 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-29 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-30 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-08-31 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-05 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-07 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-15 0 0 0 0 0 0 0
## 0022-09-21 0 0 0 0 0 0 0prop.table(tab1, 2) ##
## 790 810 1040 2130 2480 2680 2830 2950 2980 2990 3050 3140 3290
## 0022-01-11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-01-22 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-02-18 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-02-24 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
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## 0022-09-21 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
##
## 4510 4680 4770 5010 5080 5230 6140
## 0022-01-11 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0
## 0022-01-22 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-02-18 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-02-24 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-03 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-08 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-16 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-23 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-03-30 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-04-04 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-04-11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-04-14 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-04-21 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-04-27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-05-02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-05-09 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-05-14 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-05-24 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
## 0022-05-25 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-06-07 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-06-15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-06-20 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-06-27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-07-04 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
## 0022-07-11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-07-16 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-07-21 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-07-27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-08 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-13 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-22 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-29 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-30 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-08-31 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-09-05 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-09-07 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-09-15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
## 0022-09-21 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0## Gráfica cualitativa
bd3 <- table(bd2$Kilos)
bd3 <- prop.table(bd3)
bd3##
## 790 810 1040 2130 2480 2680 2830 2950 2980 2990 3050 3140 3290 3410 3590 3650
## 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.04 0.02 0.02 0.02 0.02
## 3680 3690 3739 3780 3810 3870 3920 3930 3940 3960 3967 4000 4050 4130 4190 4200
## 0.02 0.02 0.02 0.02 0.04 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.04 0.04
## 4210 4240 4260 4270 4310 4330 4380 4510 4680 4770 5010 5080 5230 6140
## 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02barplot(bd3, xlab='Kilos',
ylab='Frecuencia Relativa', las=3, col="green")
Gráfica cuantitativa
library(ggplot2)##
## Attaching package: 'ggplot2'## The following object is masked _by_ '.GlobalEnv':
##
## Scale## The following object is masked from 'package:epiDisplay':
##
## alphaggplot(bd2, aes(x = bd2$Kilos, y = bd2$Fecha)) +
geom_point(shape=19, size=3) + labs(title = "Relación entre la Fecha y Kilos de merma",caption ="FORM | Merma",x="Kilos de merma", y="Fecha") + theme_classic()
Kilos en función de la fecha
Caja y bigotes
boxplot(x = bd2$Fecha , y =bd2$Kilos, main = "Grafica Dispersión", xlab = "Kilos", ylab = "Fecha", las=3)
Visualización
boxplot(Kilos ~ Fecha, data = bd2, las=3)
Reflexión y hallazgos
Se comenzó con la identificación de la base de datos y el
entendimiento de la misma, para posteriormente, tras el resumen de la
misma, saber el numero de vairables y registros existentes en la bd,
donde en este caso, consiste de 2 varuables con 52 registros
respectivamente. Adicionalmente como parte de la fase de entendimiento y
exploración de la base de datos, se establecieron los tipos de
variables, así como sus escalas de medición.
Pasando a la fase de limpieza de la base de datos, se emplearon 2
técnicas; primeramente asegurarse de que no existan NA’s dentro ya que
esto puede llegar a estorbar para realizar las gráficas más
adelante.
En adición, Se notó que el formato de la fecha estaba en
caractéres y por consiguiente se optó por convertirla a formato
de fecha como ultimo paso para comenzar a manipular los datos.
Tras la limpieza de los datos, se procedió a realizar una serie de
gráficos tanto cualitativos y cuantitativos, los cuales se pueden
resumir en que hay 4 instancias durante las fechas dadas en donde existe
mayor concentración/producción de merma, lo cual se utilizará para
construir la propuesta a continuación.
Propuesta
Las 4 instancias en los meses que se nos dieron son entre enero y
julio, en donde claramente se observa un incremento en la merma de FORM;
a diferencia del ultimo bimestre del año donde se nota definitivamente
una baja en la misma. Analizando esta grafica y correlacionandola con la
base de datos de producción, podemos observar como los intervalos de
tiempo hacen match con lo anterior; es decir, baja la
producción, baja la merma o en dado caso, aumenta la producción, aumenta
la merma. Es proporcional.
Como propuesta, se plantea (para el contexto estrictamente de la merma),
procurar comercializar la merma únicamente durante la primera mitad del
año, ya que como mencionan, al efectuar dicha actividad comercial, se
les paga por kilo y por consiguiente, el flujo durante esos meses sería
mayor en comparación con vender esta merma mes por mes de acuerdo a la
producción de esta materia. En otras palabras, se plantea vender la
merma solo en los meses más altos de producción, en el resto de meses
(ultima mitad del año) cuando baja la producción, procurar almacenar la
merma, con la finalidad de conseguir mejores rendimientos totales en el
futuro cercano al vender toda la merma acumulada, ya que existe una
mayor probabilidad de obtener mayores ingresos al ser mayor el volumen
total.
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