Resumen del Caso GoodBelly

Análisis GoodBelly - Segundo Parcial (Analítica de Datos II)

Análisis usando el dataset 'Real Data'.

Variables utilizadas

• - ventas_semanales
• - precio_promedio
• - representante_ventas
• - endcap
• - demostracion
• - demo_1_3
• - demo_4_5
• - minoristas_naturales
• - gimnasios

Resultados de la regresión (resumen)

                            OLS Regression Results                            
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Dep. Variable:       ventas_semanales   R-squared:                       0.269
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.262
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     38.77
Date:                Tue, 21 Oct 2025   Prob (F-statistic):           6.57e-84
Time:                        02:31:44   Log-Likelihood:                -8276.7
No. Observations:                1386   AIC:                         1.658e+04
Df Residuals:                    1372   BIC:                         1.665e+04
Df Model:                          13                                        
Covariance Type:            nonrobust                                        
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                          coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
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const                  425.2901     31.310     13.583      0.000     363.869     486.711
precio_promedio        -57.6110      7.118     -8.094      0.000     -71.575     -43.647
representante_ventas -5.435e-13   3.32e-14    -16.372      0.000   -6.09e-13   -4.78e-13
endcap                1.555e-13   1.37e-14     11.368      0.000    1.29e-13    1.82e-13
demostracion          2.181e-13   1.38e-14     15.818      0.000    1.91e-13    2.45e-13
demo_1_3              4.632e-14   1.12e-14      4.121      0.000    2.43e-14    6.84e-14
demo_4_5             -2.822e-14   4.11e-15     -6.859      0.000   -3.63e-14   -2.02e-14
minoristas_naturales     1.7250      2.742      0.629      0.529      -3.655       7.105
gimnasios               -0.0541      1.734     -0.031      0.975      -3.456       3.347
region_MA                2.7168     12.705      0.214      0.831     -22.207      27.640
region_MW               81.4480     12.761      6.383      0.000      56.416     106.480
region_NC              145.0898     12.926     11.225      0.000     119.733     170.447
region_NE               66.3003     13.659      4.854      0.000      39.505      93.095
region_PN              149.9455     14.115     10.623      0.000     122.256     177.635
region_RM              128.8607     13.776      9.354      0.000     101.836     155.885
region_SO              -15.8025     15.153     -1.043      0.297     -45.529      13.924
region_SP              111.5435     13.246      8.421      0.000      85.558     137.529
region_SW               -6.4084     14.966     -0.428      0.669     -35.767      22.950
region_nan              -8.0863     12.936     -0.625      0.532     -33.462      17.290
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Omnibus:                      734.149   Durbin-Watson:                   1.010
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             6659.864
Skew:                           2.300   Prob(JB):                         0.00
Kurtosis:                      12.703   Cond. No.                     7.10e+18
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Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The smallest eigenvalue is 7.44e-34. This might indicate that there are
strong multicollinearity problems or that the design matrix is singular.

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