1 Objetivo

Crear y evaluar un modelo de regresión lineal múltiple para predecir las ventas con datos simulados de una empresa dependiendo de las inversiones realizadas en publicidad

2 Descripción

  • Cargar librerías y datos
  • Limpiar datos si es necesario
  • Explorar datos
  • Partir los datos en datos de entrenamiento y datos de validación 70% y 30%
  • Crear modelo de regresión con los datos de entrenamiento
  • Evaluar modelo antes de predicciones con los estadísticos. R Square ajustado y Coeficientes
  • El modelo se acepta si presenta un valor de R Square ajustado por encima del 70%
  • Predicciones
  • Evaluar predicciones con respecto a datos reales
  • Determinar el estadístico rmse para evaluar con respecto a otros modelos
  • Interpretar el caso

3 Fundamento teórico

En la mayoría de los problemas de investigación en los que se aplica el análisis de regresión se necesita más de una variable independiente para el modelo de regresión.

La complejidad de la mayoría de mecanismos científicos es tal que, con el fin de predecir una respuesta importante, se requiere un modelo de regresión múltiple. Cuando un modelo es lineal en los coeficientes se denomina modelo de regresión lineal múltiple.

Para el caso de k variables independientes, \(x_1,x_2,x_3…,x_k\), y \(y\) como la variable dependiente.

\(x_1, x_2, x_3,...,x_k\) son las variable s que afectan a la variable dependiente en el modelo de regresión lineal múltiple.

Muchos problemas de investigación y de la industria, requieren la estimación de las relaciones existentes entre el patrón de variabilidad de una variable aleatoria y los valores de una o más variables aleatorias. [@urrutiamosquera2011]

Al generar un modelo de regresión lineal múltiple es importante identificar los estadísticos de R2, que se denomina coeficiente de determinación y es una medida de la proporción de la variabilidad explicada por el modelo ajustado.

De igual forma, el valor de R2 ajustado (R Square Adjusted) o coeficiente de determinación ajustado, es una variación de R2 que proporciona un ajuste para los grados de libertad [@walpole2012].

El estadístico R Ajustado está diseñado para proporcionar un estadístico que castigue un modelo sobreajustado, de manera que se puede esperar que favorezca al modelo [@walpole2012].

Una variable Y puede predecirse conforme y de acuerdo con la siguiente fórmula de la regresión múltiple.

\[ Y = b_0 + b_1{x_1} + b_2{x_2} + b_3{x_3}+ …..b_k{x_k} \]

4 Desarrollo

4.1 Cargar librerías

library(dplyr)
library(ggplot2)
# library(plotly) # no se está usando
library(knitr)
library(PerformanceAnalytics) # Para correlaciones gráficas
library(caret)  # Para particionar
library(Metrics) # Para determinar rmse
library(PerformanceAnalytics) # Para cor gráfica

4.2 Cargar datos

datos <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rpizarrog/Analisis-Inteligente-de-datos/main/datos/Advertising_Web.csv")

4.3 Explorar datos

str(datos)
## 'data.frame':    200 obs. of  7 variables:
##  $ X.1      : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ X        : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
##  $ TV       : num  230.1 44.5 17.2 151.5 180.8 ...
##  $ Radio    : num  37.8 39.3 45.9 41.3 10.8 48.9 32.8 19.6 2.1 2.6 ...
##  $ Newspaper: num  69.2 45.1 69.3 58.5 58.4 75 23.5 11.6 1 21.2 ...
##  $ Web      : num  306.6 302.7 49.5 257.8 195.7 ...
##  $ Sales    : num  22.1 10.4 9.3 18.5 12.9 7.2 11.8 13.2 4.8 10.6 ...
summary(datos)
##       X.1               X                TV             Radio       
##  Min.   :  1.00   Min.   :  1.00   Min.   :  0.70   Min.   : 0.000  
##  1st Qu.: 50.75   1st Qu.: 50.75   1st Qu.: 74.38   1st Qu.: 9.975  
##  Median :100.50   Median :100.50   Median :149.75   Median :22.900  
##  Mean   :100.50   Mean   :100.50   Mean   :147.04   Mean   :23.264  
##  3rd Qu.:150.25   3rd Qu.:150.25   3rd Qu.:218.82   3rd Qu.:36.525  
##  Max.   :200.00   Max.   :200.00   Max.   :296.40   Max.   :49.600  
##    Newspaper           Web              Sales      
##  Min.   :  0.30   Min.   :  4.308   Min.   : 1.60  
##  1st Qu.: 12.75   1st Qu.: 99.049   1st Qu.:10.38  
##  Median : 25.75   Median :156.862   Median :12.90  
##  Mean   : 30.55   Mean   :159.587   Mean   :14.02  
##  3rd Qu.: 45.10   3rd Qu.:212.312   3rd Qu.:17.40  
##  Max.   :114.00   Max.   :358.247   Max.   :27.00

4.3.1 Limpiar datos

Quitar las primeras columnas

datos <- select(datos, TV, Radio, Newspaper, Web, Sales)

4.3.2 Correlaciones lineal entre variables

cor(datos)
##                   TV       Radio   Newspaper         Web      Sales
## TV        1.00000000  0.05480866  0.05664787  0.01257597 0.78222442
## Radio     0.05480866  1.00000000  0.35410375 -0.12267338 0.57622257
## Newspaper 0.05664787  0.35410375  1.00000000 -0.05775877 0.22829903
## Web       0.01257597 -0.12267338 -0.05775877  1.00000000 0.00210779
## Sales     0.78222442  0.57622257  0.22829903  0.00210779 1.00000000
chart.Correlation(datos)
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4.3.3 Las variables de interés

  • x’s las variable independientes o predictoras son TV, Radio, Newspaper y Web
  • y la variable dependiente o resultado (Sales), es decir que depende de las variables x’s.

4.4 Limpiar datos

En caso necesario. No se observan datos extraños …. porque son pocos.

4.5 Partir datos

Aleatoriamente se reparten las observaciones con el 70% para datos de entrenamiento y el 30% para datos de validación.

Sembrar una semilla con set.seed()

set.seed(1307)
n <- nrow(datos)  # cantidad de observaciones
entrena <- createDataPartition(y = datos$Sales, p = 0.70, list = FALSE, times = 1)

# Datos entrenamiento
datos.entrenamiento <- datos[entrena, ]  # [renglones, columna]

# Datos validación
datos.validacion <- datos[-entrena, ]

4.5.1 Datos de entrenamiento

datos.entrenamiento
##        TV Radio Newspaper        Web Sales
## 1   230.1  37.8      69.2 306.634752  22.1
## 2    44.5  39.3      45.1 302.653070  10.4
## 4   151.5  41.3      58.5 257.816893  18.5
## 5   180.8  10.8      58.4 195.660076  12.9
## 6     8.7  48.9      75.0  22.072395   7.2
## 7    57.5  32.8      23.5 246.811598  11.8
## 9     8.6   2.1       1.0 144.617385   4.8
## 12  214.7  24.0       4.0 164.971764  17.4
## 14   97.5   7.6       7.2 173.658035   9.7
## 15  204.1  32.9      46.0 245.774960  19.0
## 16  195.4  47.7      52.9 148.095134  22.4
## 17   67.8  36.6     114.0 202.638903  12.5
## 18  281.4  39.6      55.8  41.755313  24.4
## 19   69.2  20.5      18.3 210.489910  11.3
## 20  147.3  23.9      19.1 268.735384  14.6
## 21  218.4  27.7      53.4  59.960554  18.0
## 22  237.4   5.1      23.5 296.952070  12.5
## 25   62.3  12.6      18.3 256.965240   9.7
## 27  142.9  29.3      12.6 275.512483  15.0
## 28  240.1  16.7      22.9 228.157437  15.9
## 29  248.8  27.1      22.9 318.644967  18.9
## 31  292.9  28.3      43.2 121.464347  21.4
## 32  112.9  17.4      38.6 295.883989  11.9
## 33   97.2   1.5      30.0 139.781089   9.6
## 34  265.6  20.0       0.3  94.207255  17.4
## 35   95.7   1.4       7.4 321.174609   9.5
## 37  266.9  43.8       5.0  96.316829  25.4
## 39   43.1  26.7      35.1 122.753591  10.1
## 41  202.5  22.3      31.6  88.212823  16.6
## 42  177.0  33.4      38.7 147.859324  17.1
## 44  206.9   8.4      26.4 213.609610  12.9
## 45   25.1  25.7      43.3 245.764410   8.5
## 46  175.1  22.5      31.5  62.809264  14.9
## 47   89.7   9.9      35.7 216.504015  10.6
## 48  239.9  41.5      18.5 105.962913  23.2
## 50   66.9  11.7      36.8 205.253501   9.7
## 51  199.8   3.1      34.6 151.990733  11.4
## 53  216.4  41.7      39.6 161.802512  22.6
## 55  262.7  28.8      15.9 324.615179  20.2
## 56  198.9  49.4      60.0 204.418927  23.7
## 58  136.2  19.2      16.6  60.454355  13.2
## 60  210.7  29.5       9.3 138.895554  18.4
## 61   53.5   2.0      21.4  39.217153   8.1
## 62  261.3  42.7      54.7 224.832039  24.2
## 63  239.3  15.5      27.3 312.209555  15.7
## 64  102.7  29.6       8.4 183.009750  14.0
## 65  131.1  42.8      28.9 124.382228  18.0
## 66   69.0   9.3       0.9 205.993485   9.3
## 67   31.5  24.6       2.2 216.471397   9.5
## 68  139.3  14.5      10.2 207.661990  13.4
## 72  109.8  14.3      31.7 151.990733  12.4
## 73   26.8  33.0      19.3 211.990907   8.8
## 74  129.4   5.7      31.3  61.306191  11.0
## 76   16.9  43.7      89.4  70.234282   8.7
## 79    5.4  29.9       9.4   4.308085   5.3
## 80  116.0   7.7      23.1 120.053504  11.0
## 82  239.8   4.1      36.9 169.946395  12.3
## 84   68.4  44.5      35.6  78.393104  13.6
## 85  213.5  43.0      33.8 191.868374  21.7
## 86  193.2  18.4      65.7 223.578793  15.2
## 87   76.3  27.5      16.0 193.830894  12.0
## 88  110.7  40.6      63.2 107.430521  16.0
## 90  109.8  47.8      51.4 162.727890  16.7
## 91  134.3   4.9       9.3 258.355488  11.2
## 92   28.6   1.5      33.0 172.467947   7.3
## 93  217.7  33.5      59.0 150.962754  19.4
## 94  250.9  36.5      72.3 202.102158  22.2
## 95  107.4  14.0      10.9 151.990733  11.5
## 96  163.3  31.6      52.9 155.594877  16.9
## 97  197.6   3.5       5.9 139.830544  11.7
## 98  184.9  21.0      22.0 253.300721  15.5
## 99  289.7  42.3      51.2 183.569585  25.4
## 100 135.2  41.7      45.9  40.600350  17.2
## 101 222.4   4.3      49.8 125.627143  11.7
## 102 296.4  36.3     100.9  61.005251  23.8
## 103 280.2  10.1      21.4  49.808451  14.8
## 104 187.9  17.2      17.9  97.088630  14.7
## 105 238.2  34.3       5.3 112.155489  20.7
## 106 137.9  46.4      59.0 138.762632  19.2
## 107  25.0  11.0      29.7  15.938208   7.2
## 108  90.4   0.3      23.2 261.380879   8.7
## 114 209.6  20.6      10.7  42.883796  15.9
## 116  75.1  35.0      52.7 204.276714  12.6
## 117 139.2  14.3      25.6 234.183118  12.2
## 118  76.4   0.8      14.8 234.384501   9.4
## 119 125.7  36.9      79.2 187.840415  15.9
## 120  19.4  16.0      22.3 112.892609   6.6
## 121 141.3  26.8      46.2  65.525461  15.5
## 122  18.8  21.7      50.4  63.854924   7.0
## 123 224.0   2.4      15.6  89.515821  11.6
## 124 123.1  34.6      12.4  15.757191  15.2
## 125 229.5  32.3      74.2  88.080721  19.7
## 133   8.4  27.2       2.1 238.055219   5.7
## 134 219.8  33.5      45.1 171.478018  19.6
## 135  36.9  38.6      65.6  81.246748  10.8
## 136  48.3  47.0       8.5  61.227323  11.6
## 137  25.6  39.0       9.3  77.230797   9.5
## 138 273.7  28.9      59.7 288.260611  20.8
## 139  43.0  25.9      20.5 181.368740   9.6
## 140 184.9  43.9       1.7 106.253829  20.7
## 141  73.4  17.0      12.9 174.772137  10.9
## 142 193.7  35.4      75.6 152.284937  19.2
## 143 220.5  33.2      37.9   6.007436  20.1
## 144 104.6   5.7      34.4 336.571095  10.4
## 145  96.2  14.8      38.9 157.440047  11.4
## 149  38.0  40.3      11.9  75.207978  10.9
## 150  44.7  25.8      20.6 235.622449  10.1
## 151 280.7  13.9      37.0  81.040617  16.1
## 152 121.0   8.4      48.7 103.255212  11.6
## 154 171.3  39.7      37.7 155.016224  19.0
## 155 187.8  21.1       9.5  63.071208  15.6
## 156   4.1  11.6       5.7 113.270712   3.2
## 157  93.9  43.5      50.5  74.361939  15.3
## 158 149.8   1.3      24.3 145.803211  10.1
## 162  85.7  35.8      49.3 188.933530  13.3
## 163 188.4  18.1      25.6 158.461520  14.9
## 164 163.5  36.8       7.4  82.228794  18.0
## 165 117.2  14.7       5.4 109.008763  11.9
## 167  17.9  37.6      21.6  99.936953   8.0
## 168 206.8   5.2      19.4 115.371957  12.2
## 170 284.3  10.6       6.4 157.900110  15.0
## 172 164.5  20.9      47.4  96.180391  14.5
## 173  19.6  20.1      17.0 155.583662   7.6
## 174 168.4   7.1      12.8 218.180829  11.7
## 176 276.9  48.9      41.8 151.990733  27.0
## 178 170.2   7.8      35.2 104.917344  11.7
## 179 276.7   2.3      23.7 137.323772  11.8
## 180 165.6  10.0      17.6 151.990733  12.6
## 182 218.5   5.4      27.4 162.387486  12.2
## 183  56.2   5.7      29.7  42.199287   8.7
## 186 205.0  45.1      19.6 208.692690  22.6
## 187 139.5   2.1      26.6 236.744035  10.3
## 188 191.1  28.7      18.2 239.275713  17.3
## 192  75.5  10.8       6.0 301.481194   9.9
## 193  17.2   4.1      31.6 265.028644   5.9
## 194 166.8  42.0       3.6 192.246211  19.6
## 195 149.7  35.6       6.0  99.579981  17.3
## 196  38.2   3.7      13.8 248.841073   7.6
## 197  94.2   4.9       8.1 118.041856   9.7
## 198 177.0   9.3       6.4 213.274671  12.8
## 199 283.6  42.0      66.2 237.498063  25.5
## 200 232.1   8.6       8.7 151.990733  13.4

4.5.2 Datos de validación

datos.validacion
##        TV Radio Newspaper       Web Sales
## 3    17.2  45.9      69.3  49.49891   9.3
## 8   120.2  19.6      11.6 229.97146  13.2
## 10  199.8   2.6      21.2 111.27226  10.6
## 11   66.1   5.8      24.2  45.35903   8.6
## 13   23.8  35.1      65.9  87.92109   9.2
## 23   13.2  15.9      49.6 219.88278   5.6
## 24  228.3  16.9      26.2  51.17007  15.5
## 26  262.9   3.5      19.5 160.56286  12.0
## 30   70.6  16.0      40.8  61.32436  10.5
## 36  290.7   4.1       8.5 181.98342  12.8
## 38   74.7  49.4      45.7  56.53622  14.7
## 40  228.0  37.7      32.0 196.48327  21.5
## 43  293.6  27.7       1.8 174.71682  20.7
## 49  227.2  15.8      49.9  75.26918  14.8
## 52  100.4   9.6       3.6  41.33526  10.7
## 54  182.6  46.2      58.7 176.05005  21.2
## 57    7.3  28.1      41.4 121.32853   5.5
## 59  210.8  49.6      37.7  32.41174  23.8
## 69  237.4  27.5      11.0 291.54860  18.9
## 70  216.8  43.9      27.2 149.39610  22.3
## 71  199.1  30.6      38.7 210.75214  18.3
## 75  213.4  24.6      13.1 156.28426  17.0
## 77   27.5   1.6      20.7 117.10193   6.9
## 78  120.5  28.5      14.2  97.45513  14.2
## 81   76.4  26.7      22.3 268.15132  11.8
## 83   75.3  20.3      32.5 231.20983  11.3
## 89   88.3  25.5      73.4 260.10193  12.9
## 109  13.1   0.4      25.6 252.39135   5.3
## 110 255.4  26.9       5.5 273.45413  19.8
## 111 225.8   8.2      56.5  95.18576  13.4
## 112 241.7  38.0      23.2 180.51153  21.8
## 113 175.7  15.4       2.4  71.68255  14.1
## 115  78.2  46.8      34.5  76.77043  14.6
## 126  87.2  11.8      25.9 121.09098  10.6
## 127   7.8  38.9      50.6 209.47198   6.6
## 128  80.2   0.0       9.2 358.24704   8.8
## 129 220.3  49.0       3.2 187.43706  24.7
## 130  59.6  12.0      43.1 197.19655   9.7
## 131   0.7  39.6       8.7 162.90259   1.6
## 132 265.2   2.9      43.0 172.15666  12.7
## 146 140.3   1.9       9.0 231.88339  10.3
## 147 240.1   7.3       8.7  23.49694  13.2
## 148 243.2  49.0      44.3 151.99073  25.4
## 153 197.6  23.3      14.2 159.52256  16.6
## 159  11.7  36.9      45.2 185.86608   7.3
## 160 131.7  18.4      34.6 196.37030  12.9
## 161 172.5  18.1      30.7 207.49680  14.4
## 166 234.5   3.4      84.8 135.02491  11.9
## 169 215.4  23.6      57.6 203.43127  17.1
## 171  50.0  11.6      18.4  64.01480   8.4
## 175 222.4   3.4      13.1 144.52566  11.5
## 177 248.4  30.2      20.3 163.85204  20.2
## 181 156.6   2.6       8.3 122.11647  10.5
## 184 287.6  43.0      71.8 154.30972  26.2
## 185 253.8  21.3      30.0 181.57905  17.6
## 189 286.0  13.9       3.7 151.99073  15.9
## 190  18.7  12.1      23.4 222.90695   6.7
## 191  39.5  41.1       5.8 219.89058  10.8

4.6 Construir el modelo

El modelo se construye con datos de entrenamiento

Modelo de Regresión Múltiple o Multivarido

\[ Y <- \beta_0 + \beta_1 \cdot X_1 + \beta_2\cdot X_2 +\beta\cdot X_3 +...+ \beta_n\cdot X_n \]

modelo_rm <- lm(data = datos.entrenamiento, formula = Sales ~ TV + Radio + Newspaper + Web)

summary(modelo_rm)
## 
## Call:
## lm(formula = Sales ~ TV + Radio + Newspaper + Web, data = datos.entrenamiento)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.9665 -0.6793  0.1500  0.9932  2.7181 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  2.4205855  0.4127641   5.864 3.21e-08 ***
## TV           0.0454216  0.0014862  30.561  < 2e-16 ***
## Radio        0.1901139  0.0091246  20.835  < 2e-16 ***
## Newspaper   -0.0004903  0.0059671  -0.082  0.93463    
## Web          0.0041191  0.0015629   2.636  0.00937 ** 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.44 on 137 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.922,  Adjusted R-squared:  0.9197 
## F-statistic: 404.6 on 4 and 137 DF,  p-value: < 2.2e-16

Los coeficientes TV y Radio presentan niveles de confianza por encima del 99.9%; Newspaper no presenta un nivel de confianza por encima del 90%, por lo cual puede pensarse en despreciar esa variable para futuros análisis; el coeficiente para WEB presenta un nivel de confianza del 95%.

4.7 Evaluar el modelo antes de predicciones

Fómula Rsquare Ajustado

Fórmula R Square ajusado

El valor del R Square se interpreta que tanto las variables la variabilidad de las ventas. El valor del R Square ajustado es expresa que hay buen ajuste entre los datos reales y los datos modelados de predicción [@urrutiamosquera2011].

El valor de R Square ajustado en este modelo sobrepasa el 85% que significa que las variables independientes representan o explican aproximadamente el 85% el valor de la variable dependiente (Sales).

Ese valor, se compara contra un métrica inicial esperada que seguramente se define para hablar de que si esta conforme a lo esperado. Por ejemplo se esperaba que este valor estuviera por encima del 70% de tal forma que el modelo si cumple con esa expectativa y el modelo se acepta.

4.8 Hacer predicciones

Se hacen predicciones con los datos de validación.

predicciones <- predict(object = modelo_rm, newdata = datos.validacion)
# predicciones

Construir un data frame llamado comparaciones para comparar los datos reales contra los datos predichos y servirán para identificar el estadístico rmse.

comparaciones <- data.frame(datos.validacion, predicciones)
comparaciones
##        TV Radio Newspaper       Web Sales predicciones
## 3    17.2  45.9      69.3  49.49891   9.3    12.097976
## 8   120.2  19.6      11.6 229.97146  13.2    12.548081
## 10  199.8   2.6      21.2 111.27226  10.6    12.438060
## 11   66.1   5.8      24.2  45.35903   8.6     6.700585
## 13   23.8  35.1      65.9  87.92109   9.2    10.504461
## 23   13.2  15.9      49.6 219.88278   5.6     6.924363
## 24  228.3  16.9      26.2  51.17007  15.5    16.201183
## 26  262.9   3.5      19.5 160.56286  12.0    15.679130
## 30   70.6  16.0      40.8  61.32436  10.5     8.901767
## 36  290.7   4.1       8.5 181.98342  12.8    17.149545
## 38   74.7  49.4      45.7  56.53622  14.7    15.415674
## 40  228.0  37.7      32.0 196.48327  21.5    20.737643
## 43  293.6  27.7       1.8 174.71682  20.7    21.741309
## 49  227.2  15.8      49.9  75.26918  14.8    16.029741
## 52  100.4   9.6       3.6  41.33526  10.7     8.974504
## 54  182.6  46.2      58.7 176.05005  21.2    20.194214
## 57    7.3  28.1      41.4 121.32853   5.5     8.573830
## 59  210.8  49.6      37.7  32.41174  23.8    21.540123
## 69  237.4  27.5      11.0 291.54860  18.9    19.627326
## 70  216.8  43.9      27.2 149.39610  22.3    21.216024
## 71  199.1  30.6      38.7 210.75214  18.3    18.130641
## 75  213.4  24.6      13.1 156.28426  17.0    17.427679
## 77   27.5   1.6      20.7 117.10193   6.9     4.446067
## 78  120.5  28.5      14.2  97.45513  14.2    13.706596
## 81   76.4  26.7      22.3 268.15132  11.8    12.060446
## 83   75.3  20.3      32.5 231.20983  11.3    10.636586
## 89   88.3  25.5      73.4 260.10193  12.9    12.314614
## 109  13.1   0.4      25.6 252.39135   5.3     4.118730
## 110 255.4  26.9       5.5 273.45413  19.8    20.259010
## 111 225.8   8.2      56.5  95.18576  13.4    14.600088
## 112 241.7  38.0      23.2 180.51153  21.8    21.355478
## 113 175.7  15.4       2.4  71.68255  14.1    13.623001
## 115  78.2  46.8      34.5  76.77043  14.6    15.169192
## 126  87.2  11.8      25.9 121.09098  10.6     9.110778
## 127   7.8  38.9      50.6 209.47198   6.6    11.008332
## 128  80.2   0.0       9.2 358.24704   8.8     7.534545
## 129 220.3  49.0       3.2 187.43706  24.7    22.513043
## 130  59.6  12.0      43.1 197.19655   9.7     8.200220
## 131   0.7  39.6       8.7 162.90259   1.6    10.647639
## 132 265.2   2.9      43.0 172.15666  12.7    15.705765
## 146 140.3   1.9       9.0 231.88339  10.3    10.105189
## 147 240.1   7.3       8.7  23.49694  13.2    14.806656
## 148 243.2  49.0      44.3 151.99073  25.4    23.387037
## 153 197.6  23.3      14.2 159.52256  16.6    16.475670
## 159  11.7  36.9      45.2 185.86608   7.3    10.710661
## 160 131.7  18.4      34.6 196.37030  12.9    12.692608
## 161 172.5  18.1      30.7 207.49680  14.4    14.536518
## 166 234.5   3.4      84.8 135.02491  11.9    14.232935
## 169 215.4  23.6      57.6 203.43127  17.1    17.500793
## 171  50.0  11.6      18.4  64.01480   8.4     7.151647
## 175 222.4   3.4      13.1 144.52566  11.5    13.757624
## 177 248.4  30.2      20.3 163.85204  20.2    20.109714
## 181 156.6   2.6       8.3 122.11647  10.5    10.526841
## 184 287.6  43.0      71.8 154.30972  26.2    24.259140
## 185 253.8  21.3      30.0 181.57905  17.6    18.731241
## 189 286.0  13.9       3.7 151.99073  15.9    18.677990
## 190  18.7  12.1      23.4 222.90695   6.7     6.477052
## 191  39.5  41.1       5.8 219.89058  10.8    12.931328

4.9 Evaluar predicciones

rmse Root Mean Stándard Error (Root-mean-square deviation), este valor normalmente se compara contra otro modelo y el que esté mas cerca de cero es mejor.

La raiz del Error Cuadrático Medio (rmse) es una métrica que dice qué tan lejos están los valores predichos de los valores observados o reales en un análisis de regresión, en promedio. Se calcula como:

\[ rmse = \sqrt{\frac{\sum(predicho_i - real_i)^{2}}{n}} \]

RMSE es una forma útil de ver qué tan bien un modelo de regresión puede ajustarse a un conjunto de datos.

Cuanto mayor sea el rmse, mayor será la diferencia entre los valores predichos y reales, lo que significa que peor se ajusta un modelo de regresión a los datos. Por el contrario, cuanto más pequeño sea el rmse, mejor podrá un modelo ajustar los datos.

rmse <- rmse(actual = comparaciones$Sales, predicted = comparaciones$predicciones)
rmse
## [1] 2.110895

4.10 Graficar prediciones contra valores reales

El gráfico lineal en color azul refleja las predicciones reales y en color naranja las predicciones hechas por el modelo, las diferencias son las que se cocentran en el estadístico rmse.

ggplot(data = comparaciones) +
  geom_line(aes(x = 1:nrow(comparaciones), y = Sales), col='blue') +
  geom_line(aes(x = 1:nrow(comparaciones), y = predicciones), col='orange') +
  ggtitle(label="Valores reales vs predichos Adverstising")

4.11 Predicciones con datos nuevos

Se hacen predicciones con datos nuevos.

TV <- c(140, 160)
Radio <- c(60, 40)
Newspaper <- c(80, 90) 
Web <- c(120, 145)
  
nuevos <- data.frame(TV, Radio, Newspaper, Web)  
nuevos
##    TV Radio Newspaper Web
## 1 140    60        80 120
## 2 160    40        90 145
Y.predicciones <- predict(object = modelo_rm, newdata = nuevos)
Y.predicciones
##        1        2 
## 20.64151 17.84573

5 Interpretación

Con este modelo y con estos datos interprete lo siguiente:

  • ¿Cuál es el contexto de los datos?

Estos datos muestran una relacion sobre la cantidad de dinero gastada y los resultados de las ventas despues de esta publicidad.

  • ¿Cuántas observaciones se analizan y cuáles son las variables de interés?

TV, Radio, Newspaper, Web, Sales

  • ¿Cuáles son las variables independientes y dependientes?

    • Dependiente: Sales
    • Independiente: TV, Radio, Newspaper, Web

  • ¿Cuál es el porcentaje de datos de entrenamiento y datos de validación ?

70% de entrenamiento y 30% de validacion.

  • ¿Son los coeficientes confiables al menos al 90% para hacer predicciones?,

Si, todos menos el de Newspaper son confiables para hacer predicciones, el de web tambien es un poco dudoso pero una medida muy pequeña.

  • ¿Cuál nivel de confianza para cada coeficiente?

    • Muy alta confianza: TV, Radio
    • Alta confianza: Web
    • Muy baja: Newspaper

  • ¿Que valor tiene el estadístico el R Square ajustado y que representa o qué significa?

Con mi semilla nos da 0.9197 y muestra que tan bien se ajustan los datos predichos al los datos reales. El resultado nos dice que tiene una muy buena confianza siendo el valor mayor al .90

  • ¿Cuál es el valor de RMSE y qué significaría este valor

2.110895, significa que tanto se separan los valores predichos de los reales podemos ver que no es muy alta, pero con la semilla original sale mas baja. Indicando que es una semilla mas benefica para obtener un buen resultado, y que no haya mucha varianza entre los valores.

  • ¿Puede haber otro modelo más óptimo para estos datos?

Si pero es posible que haya un modelo que aumente la precision de prediccion pero creo que este modelo cumple de buena manera al menos para estos datos, y el tamaño de la muestra.

  • ¿Que tan confiables son las predicciones con datos nuevos con este modelo y con estos datos?

Los valores son bastantes cercanos a los predecidos, creo que es un buen modelo para y al ver la confiabilidad de los coeficientes y del score de r cuadrado ajustado me aseguraria una prediccion buena.

6 Bibliografía