Trabajo estadistica 3 er corte correlacion gota a gota

TRABAJO CORRELACIÓN COBRADORES “GOTA A GOTA”
ELABORADO POR : SANTIAGO MENDOZA CARRERO
GILDARDO PÉREZ NARANJO
SEBASTIÁN DELGADILLO SIERRA
N° MONTO VENTAS GANANCIA INTERES
1 500.000 300.000 90.000 10%
2 700.000 300.000 150.000 10%
3 400.000 200.000 50.000 10%
4 10.000,00 500.000 200.000 5%
5 500.000 300.000 120.000 15%
6 330.000 400.000 100.000 15%
7 600.000 450.000 200.000 20%
8 650.000 400.000 230.000 20%
9 400.000 300.000 150.000 15%
10 500.000 100.000 30.000 10%
11 200.000 300.000 20.000 10%
12 300.000 80.000 30.000 10%
13 500.000 300.000 50.000 10%
14 200.000 100.000 30.000 10%
15 200.000 50.000 25.000 20%
16 350.000 80.000 40.000 15%
17 400.000 100.000 25.000 20%
18 500.000 150.000 75.000 20%
19 600.000 200.000 80.000 20%
20 500.000 150.000 80.000 15%
21 500.000 1.00.000 30.000 4%
22 1.000.000 120.000 45.000 3%
23 750.000 80.000 18.000 5%
24 450.000 50.000 10.000 6%
25 350.000 65.000 15.000 4%
26 450.000 50.000 25.000 6%
27 750.000 100.000 30.000 8%
28 350.000 60.000 18.000 6%

29 1.000.000 1.500.000 850.000 10%
30 250.000 40.000 10.000 5%
31 700.000 800.000 1.000.000 12%
32 400.000 250.000 450.000 10%
33 250.000 200.000 300.000 8%
34 100.000 150.000 170.000 5%
35 200.000 260.000 150.000 5%
36 150.000 240.000 200.000 3%
37 600.000 750.000 550.000 10%
38 550.000 350.000 115.000 15%
39 800.000 300.000 200.000 20%
40 700.000 250.000 110.000 10%
41 350.000 300.000 150.000 15%
42 400.000 150.000 50.000 15%
43 1.000.000 700.000 300.000 17%
44 100.000 200.000 100.000 15%
45 500.000 400.000 150.000 15%
46 650.000 900.000 300.000 19%
47 350.000 80.000 100.000 16%
48 350.000 100.000 200.000 17%
49 400.000 250.000 95.000 15%
50 420.000 500.000 200.000 15%
51 1.000.000 500.000 200.000 15%
52 6.000.000 4.600.000 2.000.000 14%
53 5.000.000 3.000.000 2.000.000 19%
54 3.000.000 2.000.000 1.500.000 13%
55 2.000.000 1.200.000 1.100.000 11%
56 1.500.000 1.000.000 9.500.000 10%
57 500.000 100.000 30.000 5%

58 150.000 60.000 16.000 4%
59 950.000 250.000 47.500 5%
60 650.000 350.000 54.000 6%
61 500.000 840.000 340.000 4%
62 1.000.000 1.900.000 950.000 10%
63 850.000 700.000 113.000 3%
64 200.000 1'000.000 300.000 20%
65 250.000 700.000 300.000 20%
66 500.000 650.000 400.000 20%
67 100.000 800.000 100.000 20%
68 500.000 1'000.000 350.000 20%
69 700.000 500.000 100.000 20%
70 250.000 800.000 100.000 20%
71 200.000 70.000 30.000 10%
72 400.000 100.000 55.000 10%
73 450.000 80.000 25.000 20%
74 380.000 1.250.000 350.000 20%
75 230.000 1.700.000 800.000 20%
76 550.000 1.100.000 570.000 20%
77 150.000 980.000 90.000 20%
78 280.000 1.600.000 420.000 20%
79 90.000 680.000 110.000 20%
80 420.000 1.000.000 500.000 20%
81 250.000 1.500.000 380.000 20%
82 370.000 1.450.000 450.000 20%
83 500.000 900.000 750.000 20%
1.La correlación expuesta entre las variables MONTO y VENTAS nos muestra una buena
correlación ya que supera el valor de 0.7, con una correlación de 0.7676951, lo que nos indica que

hay una relación entre ambas variables (monto y ventas). Por lo tanto se puede sugerir que el
aumento del monto conllevaría al aumento de las ventas. x y
1 500000 300000
2 700000 300000
3 400000 200000
4 10000 500000
5 500000 300000
6 330000 400000
7 600000 450000
8 650000 400000
9 400000 300000
10 500000 100000
11 200000 300000
12 300000 80000
13 500000 300000
14 200000 100000
15 200000 50000
16 350000 80000
17 400000 100000
18 500000 150000
19 600000 200000
20 500000 150000
21 500000 100000

22 1000000 120000
23 750000 80000
24 450000 50000
25 350000 65000
26 450000 50000
27 750000 100000
28 350000 60000
29 1000000 1500000
30 250000 40000
31 700000 800000
32 400000 250000
33 250000 200000
34 100000 150000
35 200000 260000
36 150000 240000
37 600000 750000
38 550000 350000
39 800000 300000
40 700000 250000
41 350000 300000
42 400000 150000
43 1000000 700000
44 100000 200000

45 500000 400000
46 650000 900000
47 350000 80000
48 350000 100000
49 400000 250000
50 420000 500000
51 1000000 500000
52 6000000 4600000
53 5000000 3000000
54 3000000 2000000
55 2000000 1200000
56 1500000 1000000
57 500000 100000
58 150000 60000
59 950000 250000
60 650000 350000
61 500000 840000
62 1000000 1900000
63 850000 700000
64 200000 1000000
65 250000 700000
66 500000 650000
67 100000 800000

68 500000 1000000
69 700000 500000
70 250000 800000
71 200000 70000
72 400000 100000
73 450000 80000
74 380000 1250000
75 230000 1700000
76 550000 1100000
77 150000 980000
78 280000 1600000
79 90000 680000
80 420000 1000000
81 250000 1500000
82 370000 1450000
83 500000 900000
> cor(datos)
x y
x 1.0000000 0.7676951
y 0.7676951 1.0000000
Gráfica variables Monto y Ventas:

Observando los resultados de la gráfica se puede destacar que existe correlación y la ecuación que
más se acerca es la polinómica con el valor más alto(0,6168).
1.En segundo lugar tenemos las variables de GANANCIA e INTERÉS, respecto a los resultados
arrojados por la gráfica podemos determinar que no existe ningún tipo de correlación debido a la
dispersión de los datos, también se analizaron los datos de esta tabla en R, arrojando los mismos
resultados, a través de una escasa o casi nula correlación y P-valor. La correlación fue de
0.001471107, no se acerca al valor de 0.7.
Resultados P-valor:
Call:
lm(formula = y ~ x, data = datos)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-687858 -322474 -178020 249336 1370975
y = 8E-08x2 + 0,1993x + 362252
R² = 0,6168
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
3500000
4000000
4500000
5000000
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000
y

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.860e+05 6.231e+04 2.985 0.00375 **
x 6.219e-01 5.768e-02 10.782 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 457800 on 81 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5894, Adjusted R-squared: 0.5843
F-statistic: 116.3 on 1 and 81 DF, p-value: < 2.2e-16
Tabla de variables ganancia e interés sin ningún tipo de correlación:
Resultados en R sobre variables Ganancia e Interés:
0
5
10
15
20
25
0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000
INTERES

GANANCIA INTERES
1 90000 10
2 150000 10
3 50000 10
4 200000 5
5 120000 15
6 100000 15
7 200000 20
8 230000 20
9 150000 15
10 30000 10
11 20000 10
12 30000 10
13 50000 10
14 30000 10
15 25000 20
16 40000 15
17 25000 20
18 75000 20
19 80000 20
20 80000 15
21 30000 4
22 45000 3

23 18000 5
24 10000 6
25 15000 4
26 25000 6
27 30000 8
28 18000 6
29 850000 10
30 10000 5
31 1000000 12
32 450000 10
33 300000 8
34 170000 5
35 150000 5
36 200000 3
37 550000 10
38 115000 15
39 200000 20
40 110000 10
41 150000 15
42 50000 15
43 300000 17
44 100000 15
45 150000 15

46 300000 19
47 100000 16
48 200000 17
49 95000 15
50 200000 15
51 200000 15
52 2000000 14
53 2000000 19
54 1500000 13
55 1100000 11
56 9500000 10
57 30000 5
58 16000 4
59 47500 5
60 54000 6
61 340000 4
62 950000 10
63 113000 3
64 300000 20
65 300000 20
66 400000 20
67 100000 20
68 350000 20

69 100000 20
70 100000 20
71 30000 10
72 55000 10
73 25000 20
74 350000 20
75 800000 20
76 570000 20
77 90000 20
78 420000 20
79 110000 20
80 500000 20
81 380000 20
82 450000 20
83 750000 20
> cor(datos)
GANANCIA INTERES
GANANCIA 1.00000000 0.01471107
INTERES 0.01471107 1.00000000
Teniendo en cuenta los resultados arrojados por R no hay relación entre ambas variables(
ganancias e interés).
Teniendo en cuenta la relación existente entre las primeras variables expuestas( monto y ventas)
se destaca que se puede hacer una predicción con la ecuación: y = 8E-08x2
+ 0,1993x + 362252
R² = 0,6168

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