Hola Javier Entiendo el punto y como bien comentas, lo que Carlos menciona es bastante l�gico. Aclaro la situaci�n: la segunda columna de precio(preciosCan) son de otro producto, contra el que estoy comparando, por lo cual no podr�a utilizarla para este fin en la regresi�n.
Muchas gracias Saludos ________________________________ De: Javier Marcuzzi <[email protected]> Enviado: jueves, 19 de abril de 2018 03:29:14 p. m. Para: Javier Nieto CC: Carlos Ortega; [email protected] Asunto: Re: [R-es] Interpretaci�n NA's Estimaod Javier Nieto Lo que dice Carlos Ortega tiene l�gica, en ese aspecto su modelo podr�a 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, ah� hay un problema. Javier Rub�n Marcuzzi El 19 de abril de 2018, 13:07, Javier Nieto <[email protected]<mailto:[email protected]>> escribi�: Hola Carlos Muchas gracias por tu respuesta. Saludos ________________________________ De: Carlos Ortega <[email protected]<mailto:[email protected]>> Enviado: jueves, 19 de abril de 2018 10:47:54 a. m. Para: Javier Nieto CC: [email protected]<mailto:[email protected]> 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><http://www.qualityexcellence.es> El 19 de abril de 2018, 17:42, Javier Nieto <[email protected]<mailto:[email protected]><mailto:[email protected]<mailto:[email protected]>>> 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]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected]<mailto:[email protected]><mailto:[email protected]<mailto:[email protected]>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es><http://www.qualityexcellence.es> [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected]<mailto:[email protected]> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]]
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