[R-es] Interpretación NA's
Javier Marcuzzi
javier.ruben.marcuzzi en gmail.com
Jue Abr 19 22:29:14 CEST 2018
Estimaod Javier Nieto
Lo que dice Carlos Ortega tiene lógica, en ese aspecto su modelo podría
modificar,
desde lm(formula = ventas ~ precios, data = df)
a lm(formula = ventas ~ precios + semana+ preciosCan , data = df)
Pero sus precios y preciosCan son siempre iguales en el ejemplo que nos
brinda, ahí hay un problema.
Javier Rubén Marcuzzi
El 19 de abril de 2018, 13:07, Javier Nieto <mac_javi en hotmail.com> escribió:
> 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] Interpretación NA's
>
> 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<http://www.qualityexcellence.es>
>
>
> El 19 de abril de 2018, 17:42, Javier Nieto <mac_javi en hotmail.com<mailto:m
> ac_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<mailto:R-help-es en r-project.org>
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
>
>
> --
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es>
>
> [[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
>
>
[[alternative HTML version deleted]]
Más información sobre la lista de distribución R-help-es