La Nelson Corporation decide desarrollar una ecuación de regresión múltiple para pronosticar el comportamiento de las ventas.docx

UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS EMPRESARIALES Y PEDAGOGICAS CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL

EXAMEN PARCIAL –  PRONOSTICO  PRONOSTICO EN LOS NEGOCIOS  –  V  V Semestre Apellidos y Nombres: …………………………………………………………………………………………………………………………

1. La Nelson Corporation decide desarrollar una ecuación de regresión múltiple para pronosticar el comportamiento de las ventas. Se entrevista a una muestra aleatoria de 14 vendedores y se les aplica un examen de aptitud. Además, se calcula un índice de esfuerzo empleado por cada vendedor, con base en la proporción de kilómetros recorridos en su automóvil con respecto al total de kilómetros proyectados para una cobertura adecuada de territorio. El análisis de regresión arroja los siguientes resultados: (4 puntos) ̂           

Las variables variables son: Y = comportamiento comportamiento de las ventas, ventas, en miles. miles. X2= calificación en el examen de aptitud. X3= índice de esfuerzo. a) Interprete el coeficiente neto de regresión del í ndice de esfuerzo. _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ b) Pronostique el comportamiento de ventas para un vendedor que tiene una calificación de 75 en el examen de aptitud y un índice de esfuerzo de 0.5. ____________________________________________________________________________________________________ 2. El gerente de ventas de una gran distribuidora de partes automotrices, Hartman Auto Supplies, desea desarrollar un modelo para pronosticar desde el mes de mayo, las ventas anuales de una región. Si es posible pronosticar las ventas regionales, se podrá pronosticar el total de ventas de la compañía. Las dos variables independientes por investigar son el número de distribuidoras en la región que almacenan partes de la compania y el número de automóviles registrados para cada región desde el 1 de mayo. Los datos se presentan en el siguiente cuadro. (10 puntos) a) Ajuste el modelo de regresión. ___________________________________________________________________________________________________ b) ¿Cómo interpretaría el error estándar del modelo? ___________________________________________________________________________________________________ c) ¿Cuál es el nivel de error en la predicción para la región 1? ___________________________________________________________________________________________________ d) Pronostique las ventas anuales para la región 12, dadas 2 500 distribuidoras y 20.2 millones de automóviles registrados. _____________________________________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________________________________ e) Grafique la dispersión de residuos e interprete. ¿Es adecuado el modelo? __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ __________________________________________________ _________________________________________________

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3. una compañía de taxis está interesada en la relación entre el millaje, calculado en millas por galón, y la edad de su flota de automóviles. Los 12 vehículos de la flota son del mismo tamaño y fabricante, y se encuentra en buenas condiciones de operación como resultado de un mantenimiento regular. La compañía emplea a conductores de sexo indistinto y se cree que una parte de la variabilidad en el millajes se debe a las diferencias en las técnicas de manejo entre los grupos de conductores de sexo opuesto de hecho, siendo otras cosas iguales, las mujeres tienden a obtener mejor millaje que los hombres. Los datos se generan al azar asignando 12 autos a cinco hombres y siete mujeres, y calculando las millas por galón después de 300 millas. (6 puntos) a.

Construya un diagrama de dispersión con Y como el eje vertical y X 1 como el eje horizontal. Identifique los puntos correspondientes a conductores femeninos y masculinos. ________________________________________________ ________________________________________________ ________________________________________________ ____________________________________________ ________________________________________________ _____________________________________________ ________________________________________________ _____________________________________________

b. Ajuste el modelo de regresión múltiple. Interprete los coeficientes _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________ c.

Suponga que ignoramos el género ajuste el modelo de regresión lineal simple. ¿Es importante incluir los efectos del género en este caso? Explique. _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________________________