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De guisantes y cangrejos de Nápoles


Enviado por   •  8 de Octubre de 2019  •  Tareas  •  858 Palabras (4 Páginas)  •  10 Visitas

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De guisantes y cangrejos de Nápoles

Por extraño que parezca, las vainas de guisantes y los cangrejos de Nápoles fueron la motivación histórica detrás de una serie de técnicas estadísticas comúnmente utilizadas en la actualidad.

1875 (Galton)

En 1875, Sir Francis Galton (primo del más famoso Charles Darwin) estaba estudiando la herencia en las vainas de guisantes. Galton trazó los pesos de las semillas hijas contra los pesos de las semillas madre. se dio cuenta de que los pesos medios de las semillas hijas de una semilla madre particular describían aproximadamente una línea recta con una pendiente positiva de 1. Esa fue la génesis de la pendiente de regresión. A Galton, de hecho, se le atribuye haber acuñado el término Regresión.

1893 (Pearson)

en 1893, Karl Pearson (biógrafo de Galtons) observó que el ancho de la frente de ciertos cangrejos de Nápoles no seguía la distribución normal. Para explicar la diferencia entre las frecuencias observadas y teóricas, a Pearson se le ocurrió la prueba de chi-cuadrado.

Este simulador discute las técnicas presentadas por estos caballeros y más.

¿Cuál es la fórmula del éxito?

Ha pasado un año desde que CoffeeTime, la popular cadena de cafeterías de Norteamérica y Europa, ingresó a la India. Su primer y único punto de venta en el país en Mumbai hasta reportó ganancias. Como gerente de desarrollo de negocios de CoffeeTime, ha sido enviado a India por un período de 6 meses.

En su plan de negocios para el año siguiente, CoffeeTime ha identificado dos áreas de enfoque:

  1. Fortalecer la presencia en India frente a la competencia de Quick Brew (una cafetería local).
  2. Introduzca un nuevo refrigerio para satisfacer el gusto de los clientes indios.

Durante su mandato, utilizará técnicas estadísticas como la regresión múltiple, la prueba Z de proporciones y la prueba de chi-cuadrado para tomar decisiones comerciales informadas. Laura Jones, su colega estadounidense y experto en números, le dará su opinión.

¿Qué se está gestando?

La batalla en el mercado entre CoffeeTime y Quick Brew se ha centrado principalmente en la publicidad (principalmente televisión e impresos) y promociones (principalmente regalos a los clientes). Con CoffeeTime buscando establecerse firmemente en India y Quick Brew intentando no perder, apenas ha habido una pausa en las actividades de marketing en los últimos seis meses. a través de una empresa de monitoreo de medios, CoffeeTime obtiene estimaciones semanales sobre el gasto publicitario de Quick Brew. Como parte de su plan de negocios en mercados sensibles al precio como India, CoffeeTime mantiene un índice de precios para sus productos de café. El índice es un indicador del precio efectivo al cliente para todo el portafolio de café de CoffeeTime. Factores como la inflación y la disponibilidad estacional de los granos de café tienden a aumentar el índice. Las promociones tienden a disminuir el índice.

Cómo proceder

Referir

  • La sugerencia de Laura para su aportación.
  • Datos anteriores para datos sobre los ingresos, el índice de precios y el gasto en publicidad de CoffeeTime.
  • Pasta Datos para estimaciones de gastos publicitarios de Quick Brew.

Cheque

  • Estadística de regresión para diferentes combinaciones de variables independientes. Use la opción Restablecer para comenzar de nuevo. Compare cualquiera de los dos modelos de regresión utilizando las opciones Ejecutar 1 y Ejecutar 2.

Decidir

  • Conjunto de variables independientes para construir el modelo de regresión múltiple.
  • Su modelo final de regresión múltiple al enviar la ejecución 1 o la ejecución 2.

En caso de duda

  • Icono clave para definiciones de algunos conceptos importantes.
  • ? icono para la descripción de la pantalla.
  • Icono de impresión para imprimir la pantalla.
  • Icono X para salir del simulador.

Escenario:

En su primera asignación en India, se le pidió que construyera un modelo de regresión múltiple para predecir los ingresos semanales de CoffeeTime. Tiene datos anteriores sobre los ingresos semanales de CoffeeTime, el gasto de publicidad semanal y el índice de precios de las últimas 24 semanas. También tiene una estimación del gasto semanal en publicidad de Quick Brew para el mismo período. Seleccione las variables independientes para construir un modelo óptimo de regresión múltiple. Mientras construye el modelo, use la opción Restablecer para probar varias combinaciones de variables independientes. Use las pestañas Ejecutar 1 y Ejecutar 2 para comparar las estadísticas de regresión en cualquiera de los dos modelos.

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