PROBLEMA 1: Consumer Research, Inc. es una agencia independiente que realiza estudios para diversas empresas sobre las actitudes y el comportamiento de los consumidores. Uno de sus clientes solicitó un estudio sobre las características de los consumidores para predecir los montos que cargan a sus tarjetas de crédito. De una muestra de 50 sujetos se obtuvieron datos sobre ingreso (Income) anual, tamaño de la familia (Household Size) y cargos (Amount Charged) anuales aplicados a las tarjetas de crédito. Income
Household
Amount
Income
Household
Amount
($1000s)
Size
Charged
($1000s)
Size
Charged
($)
($)
54
3
4,016
54
6
5,573
30
2
3,159
30
1
2,583
32
4
5,100
48
2
3,866
50
5
4,742
34
5
3,586
31
2
1,864
67
4
5,037
55
2
4,070
50
2
3,605
37
1
2,731
67
5
5,345
40
2
3,348
55
6
5,370
66
4
4,764
52
2
3,890
51
3
4,110
62
3
4,705
25
3
4,208
64
2
4,157
48
4
4,219
22
3
3,579
27
1
2,477
29
4
3,890
33
2
2,514
39
2
2,972
65
3
4,214
35
1
3,121
63
4
4,965
39
4
4,183
42
6
4,412
54
3
3,730
21
2
2,448
23
6
4,127
44
1
2,995
27
2
2,921
37
5
4,171
26
7
4,603
62
6
5,678
61
2
4,273
21
3
3,623
30
2
3,067
55
7
5,301
22
4
3,074
42
2
3,020
46
5
4,820
41
7
4,828
66
4
5,149
INFORME GERENCIAL 1. Utilice los métodos de la estadística descriptiva para resumir estos datos. Comente sus hallazgos. Income
Household
A mount
($1000s)
S ize
Charg ed ($)
Media Error típico
43.48 2.057786
Media
3.42
Error típico
0.24593
Media
3964.06
Error típico
132.016
Mediana
42
Mediana
3
Mediana
4090
Moda
54
Moda
2
Moda
3890
Desviación
14.55074
estándar Varianza de
Desviación
1.738989
estándar 211.7241
la muestra
Varianza de
Desviación
933.4941
estándar 3.024082
la muestra
Varianza de la
871411.2
muestra
Curtosis
-1.24772
Curtosis
-0.72281
Curtosis
-0.74183
Coeficiente
0.095856
Coeficiente
0.527896
Coeficiente de
-0.12951
de asimetría
de asimetría
asimetría
Rango
46
Rango
6
Rango
3814
Mínimo
21
Mínimo
1
Mínimo
1864
Máximo
67
Máximo
7
Máximo
5678
Suma Cuenta
2174 50
Suma Cuenta
171
Suma
50
Cuenta
198203 50
INTERPRETACION: Usando la estadística descriptiva podemos observar que de la muestra de 50 sujetos las distribuciones de las 3 variables son simétricas y por lo tanto las medias son representativas. Así tenemos que el ingreso promedio es de US$ 43,480, el tamaño de la familia promedio es de 3.42 personas y los cargos anuales aplicados a la tarjeta de crédito son de US$ 3964.06. La variable más heterogénea es el monto cargado en la tarjeta de crédito y la variable más homogénea es el tamaño de la familia. Por otro lado se obtuvieron los coeficientes de correlación. Estos nos muestra que hay relación entre el monto cargado en la tarjeta de crédito con los ingresos y tamaño de familia.
2. Obtenga ecuaciones de regresión estimada usando como variables independientes primero el ingreso anual y después el tamaño de la familia. ¿Cuál de estas variables es mejor predictor de los cargos anuales a las tarjetas de crédito? Analice sus hallazgos.
Coeficientes Intercepción
2204 40.47977
Income ($1000s)
Amount Charged ($)=2204+40.47 Income($1000s)
Coeficientes Intercepción
2581.941
Household
404.1284
Size
Amount Charged ($)=2581.941+404.1284 Household Size
3.
Obtenga una ecuación de regresión estimada en la que el ingreso anual y tamaño de la familia sean las variables independientes. Analice sus hallazgos.
Coeficientes Intercepción
1304.905
Income
33.13301
($1000s) Household
356.2959
Size Amount Charged ($)=1304.905+33.13301 Income ($1000s)+ 356.2959Household Size
4. ¿Cuál es el monto del cargo anual en tarjetas de crédito que podemos predecir para un hogar de tres personas con un ingreso anual de $ 40,000? Amount
Charged
356.2959Household Size
($)=1304.905+33.13301
Income
($1000s)+
Cargos=1304.905+33.13301* ingreso+ 356.2959*tamaño de la familia Cargos =1304.905+33.13301(40,000)+ 356.2959(3) Cargos = 1327694.193 INTERPRETACION: el cargo anual en tarjetas de crédito que podemos predecir para un hogar de tres personas con ingreso anual de 40 000, es de 1327694.193
5. Analice la necesidad de agregar otras variables independientes al modelo ¿Cuáles serían útiles?
