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[R-es] Interpretación NA's

5 messages · Carlos Ortega, Javier Marcuzzi, Javier Nieto

Original
Javier Nieto
# 
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
Carlos Ortega
# 
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:

  
    

      
      
    

  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Javier Nieto
    

    

      
      #
    

  


  

      
Hola Carlos


Muchas gracias por tu respuesta.


Saludos

        

      
      
    

  
  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Javier Marcuzzi
    

    

      
      #
    

  


  

      
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:

            

      
      
      
    

        

      
      
    

        

  
  


  


      

    

    

      
      

        


  

        

      Javier Nieto
    

    

      
      #
    

  


  

      
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