Hola
Tal vez la pregunta que tengo tenga una respuesta muy f?cil, sin embargo lo
entiendo.
Tengo una data frame que se ve as?:
R> df
semana precios ventas preciosCan
1 11724 3.512441 2 33.53
2 11726 3.512441 1 33.53
3 11727 3.512441 2 33.53
4 11728 3.512441 1 33.53
5 11729 3.512441 4 33.53
6 11730 3.512441 3 33.53
7 11731 3.512441 2 33.53
8 11732 3.512441 3 33.53
9 11734 3.512441 2 33.53
10 11735 3.512441 6 33.53
11 11736 3.512441 2 33.53
12 11738 3.512441 3 33.53
13 11739 3.512441 2 33.53
14 11741 3.512441 2 33.53
15 11743 3.512441 1 33.53
16 11744 3.512441 2 33.53
17 11746 3.512441 1 33.53
18 11747 3.512441 2 33.53
19 11748 3.512441 3 33.53
20 11749 3.512441 1 33.53
21 11750 3.512441 3 33.53
22 11751 3.512441 1 33.53
23 11801 3.512441 1 33.53
R> lm(ventas ~ precios, df)
Call:
lm(formula = ventas ~ precios, data = df)
Coefficients:
(Intercept) precios
2.174 NA
?Qu? significa que aparezca NA en la regresi?n y el intercepto con ese
valor(2.174)?
La pregunta surge a raz?n de que otros subconjuntos de datos se comportan bien
con una regresi?n lineal.
Entiendo que por el comportamiento de los datos salen esos resultados, sin
embargo no logro realizar un interpretaci?n correcta y mucho menos qu? hacer o
c?mo proceder con este subconjunto de datos o como explicarlo a gente de
negocio.
Por favor ?alguien me podr?a ayudar con esto?
Muchas gracias.
Saludos
[[alternative HTML version deleted]]
Pues que la pequeña variación en las ventas no pueden explicarse con un precio constante. Hay otra variable que las explica o simplemente por un efecto aleatorio. De esta forma lo que sí que le puedes decir a negocio, es que si quieres entender la elasticidad de tus ventas, tienes que hacer algo diferente a tener los precios constantes: incluir una promoción, cambiar el precio, para ver la sensibilidad del precio a estos cambios... en resumen hacer un experimento. Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 19 de abril de 2018, 17:42, Javier Nieto <mac_javi en hotmail.com> escribió:> Hola > > > Tal vez la pregunta que tengo tenga una respuesta muy fácil, sin embargo > lo entiendo. > > > Tengo una data frame que se ve así: > > R> df > semana precios ventas preciosCan > 1 11724 3.512441 2 33.53 > 2 11726 3.512441 1 33.53 > 3 11727 3.512441 2 33.53 > 4 11728 3.512441 1 33.53 > 5 11729 3.512441 4 33.53 > 6 11730 3.512441 3 33.53 > 7 11731 3.512441 2 33.53 > 8 11732 3.512441 3 33.53 > 9 11734 3.512441 2 33.53 > 10 11735 3.512441 6 33.53 > 11 11736 3.512441 2 33.53 > 12 11738 3.512441 3 33.53 > 13 11739 3.512441 2 33.53 > 14 11741 3.512441 2 33.53 > 15 11743 3.512441 1 33.53 > 16 11744 3.512441 2 33.53 > 17 11746 3.512441 1 33.53 > 18 11747 3.512441 2 33.53 > 19 11748 3.512441 3 33.53 > 20 11749 3.512441 1 33.53 > 21 11750 3.512441 3 33.53 > 22 11751 3.512441 1 33.53 > 23 11801 3.512441 1 33.53 > R> lm(ventas ~ precios, df) > > Call: > lm(formula = ventas ~ precios, data = df) > > Coefficients: > (Intercept) precios > 2.174 NA > > > > ¿Qué significa que aparezca NA en la regresión y el intercepto con ese > valor(2.174)? > > > La pregunta surge a razón de que otros subconjuntos de datos se comportan > bien con una regresión lineal. > > Entiendo que por el comportamiento de los datos salen esos resultados, sin > embargo no logro realizar un interpretación correcta y mucho menos qué > hacer o cómo proceder con este subconjunto de datos o como explicarlo a > gente de negocio. > > > Por favor ¿alguien me podría ayudar con esto? > > > > > > > Muchas gracias. > > > Saludos > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >-- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]
Hola Carlos
Muchas gracias por tu respuesta.
Saludos
________________________________
De: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
Enviado: jueves, 19 de abril de 2018 10:47:54 a. m.
Para: Javier Nieto
CC: r-help-es en r-project.org
Asunto: Re: [R-es] Interpretaci?n NA's
Pues que la peque?a variaci?n en las ventas no pueden explicarse con un precio
constante.
Hay otra variable que las explica o simplemente por un efecto aleatorio.
De esta forma lo que s? que le puedes decir a negocio, es que si quieres
entender la elasticidad de tus ventas, tienes que hacer algo diferente a tener
los precios constantes: incluir una promoci?n, cambiar el precio, para ver la
sensibilidad del precio a estos cambios... en resumen hacer un experimento.
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es>
El 19 de abril de 2018, 17:42, Javier Nieto <mac_javi en
hotmail.com<mailto:mac_javi en hotmail.com>> escribi?:
Hola
Tal vez la pregunta que tengo tenga una respuesta muy f?cil, sin embargo lo
entiendo.
Tengo una data frame que se ve as?:
R> df
semana precios ventas preciosCan
1 11724 3.512441 2 33.53
2 11726 3.512441 1 33.53
3 11727 3.512441 2 33.53
4 11728 3.512441 1 33.53
5 11729 3.512441 4 33.53
6 11730 3.512441 3 33.53
7 11731 3.512441 2 33.53
8 11732 3.512441 3 33.53
9 11734 3.512441 2 33.53
10 11735 3.512441 6 33.53
11 11736 3.512441 2 33.53
12 11738 3.512441 3 33.53
13 11739 3.512441 2 33.53
14 11741 3.512441 2 33.53
15 11743 3.512441 1 33.53
16 11744 3.512441 2 33.53
17 11746 3.512441 1 33.53
18 11747 3.512441 2 33.53
19 11748 3.512441 3 33.53
20 11749 3.512441 1 33.53
21 11750 3.512441 3 33.53
22 11751 3.512441 1 33.53
23 11801 3.512441 1 33.53
R> lm(ventas ~ precios, df)
Call:
lm(formula = ventas ~ precios, data = df)
Coefficients:
(Intercept) precios
2.174 NA
?Qu? significa que aparezca NA en la regresi?n y el intercepto con ese
valor(2.174)?
La pregunta surge a raz?n de que otros subconjuntos de datos se comportan bien
con una regresi?n lineal.
Entiendo que por el comportamiento de los datos salen esos resultados, sin
embargo no logro realizar un interpretaci?n correcta y mucho menos qu? hacer o
c?mo proceder con este subconjunto de datos o como explicarlo a gente de
negocio.
Por favor ?alguien me podr?a ayudar con esto?
Muchas gracias.
Saludos
[[alternative HTML version deleted]]
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R-help-es mailing list
R-help-es en r-project.org<mailto:R-help-es en r-project.org>
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
--
Saludos,
Carlos Ortega
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