Presentación de resultado de muestra de Estadística Inferencial acerca de la empresa Financiera Caja Sullana

1. TFinal
Estadística Inferencial
Integrantes:
•
•
•
•
•
Eyleen Ortiz
Diana Flores
Cindy Terrones
Alfredo Osorio
Alexander Radicy

2. Reseña de la Empresa
• Inició sus operaciones un 19 de Diciembre de
1986
• En Diciembre de este año inicia sus
operaciones ofreciendo el servicio de Crédito
Prendario o crédito pignoraticio
• El año 2012 , Se terminó de instalar el sistema
informático SIAFC que permitió pasar sin
problemas el cambio del milenio conocido
como Y2K (PIA 2000)
• Se inauguró el local institucional en la ciudad
de Talara.

3. Planteamiento del Problema
¿Cuáles son los factores que tienen influencia en
la disminución de los márgenes de rentabilidad
para La Caja Municipal de Sullana en las oficinas
de Piura durante el 1er semestre del año 2013?

4. Unidad de Análisis
Un cliente de la Caja Municipal de Sullana de las
oficinas de Piura durante el 1er semestre del año
2013

5. Objetivo principal
Determinar los factores que tienen influencia en la
disminución de los índices de rentabilidad para La
Caja Municipal de Sullana en las oficinas de Piura
durante el 1er semestre del año 2013

6. Objetivo 1
Determinar si la proporción de clientes cuya queja
fue por falta de atención personalizada es mayor
en la oficina Piura que Chulucanas.
Ho: p 1 ≤ p2
H1: p 1 > p2

7. P.H. para 2 proporciones
Piura
n total
n falta de atención personalizada
p estimado
p ponderada
Valor critico
Z calculado
Chulucanas
55
44
14
7
0.25
0.16
0.21
1.88
1.15

8. 1.88
1.15
Decisión: No se rechaza Ho.
Conclusión: Con un nivel de significación del 3% no se puede
afirmar que la proporción de clientes cuya queja fue falta de
atención personalizada sea mayor en Piura que en Chulucanas.
la capacitación deberá ser para ambas oficinas

9. Objetivo 2
Determinar si existe relación entre el tipo de
negocio y el grado de instrucción de los clientes
de la oficina Chulucanas
Ho: El tipo de negocio y el grado de instrucción para los
clientes de Chulucanas no están relacionados.
H1: El tipo de negocio y el grado de instrucción para los
clientes de Chulucanas están relacionados.

10. Prueba de Independencia – 1 sola muestra
Grado de Instrucción
Primaria
Secundaria
Superior
Técnica
Total general
Tipo de Negocio
Artesanías
Bodega
Restaurante
Total general
1.546
1.992
0.996
4.535
0.150
0.194
0.097
0.441
1.318
0.455
13.827
15.600
4.614
12.219
0.053
16.886
7.628
14.860
14.973
37.462
Grado de Instrucción
Primaria
Secundaria
Superior
Técnica
Total general
Tipo de Negocio
Artesanías
Bodega
Restaurante
Total general
15.159
5.227
2.614
23.000
7.909
2.727
1.364
12.000
1.318
0.455
0.227
2.000
4.614
1.591
0.795
7.000
29.000
10.000
5.000
44.000
Grado de Instrucción
Primaria
Secundaria
Superior
Tecnica
Total general
Tipo de Negocio
Artesanías
Bodega
Restaurante
20
2
9
2
0
0
0
6
29
10
1
1
2
1
5
Total general
23
12
2
7
44

11. Decision: Se rechaza Ho.
Conclusión: Al 5% de nivel de significación se puede afirmar que
el tipo de negocio y el grado de instrucción para los clientes de
Chulucanas están relacionados, por lo que esta relación tiene
impacto en la rentabilidad obtenida por la empresa

12. Objetivo 3
Determinar si la oficina en donde se otorga el
préstamo (Chulucanas, La Unión, Piura y Sullana)
es influyente en la edad promedio de los clientes
Ho: µ1=µ2=µ3=µ4
H1: Al menos en una de las ciudades la edad
promedio de los clientes es diferente

13. Análisis de varianza de un factor
RESUMEN
Grupos
Chulucanas
La Union
Piura
Sullana
Cuenta
Suma
44
27
56
17
Promedio
999
755
2075
810
22.705
27.963
37.054
47.647
Varianza
3.655
1.729
3.797
53.618
ANÁLISIS DE VARIANZA
Origen de las variaciones
Suma de
cuadrados
Grados de
libertad
Entre grupos
9827.483
3
Dentro de los grupos
1268.844
140
11096.326
Promedio de
los cuadrados
F
Valor crítico para F
143
Total
3275.828 361.444
Probabilidad
1.06505E-65
9.063
Decision: Se rechaza Ho.
Conclusión: Al 5% de nivel de significacion se puede afirmar que en al menos en
una de las ciudades la edad promedio de los clientes es diferente.
2.669

14. Prueba de DMS
Comparación
µ1vsµ2
µ1vsµ3
µ1vsµ4
µ2 vs µ3
µ2 Vs µ4
µ3 vs µ4
Yi-Yj
5.258
14.349
24.943
9.091
19.684
10.593
Función
Inversa
1.977
1.977
1.977
1.977
1.977
1.977
Dms
1.455
1.199
1.700
1.395
1.843
1.648
Decisión
Se rechaza Ho
Se rechaza Ho
Se rechaza Ho
Se rechaza Ho
Se rechaza Ho
Se rechaza Ho
Conclusión
Existen diferencias
Existen diferencias
Existen diferencias
Existen diferencias
Existen diferencias
Existen diferencias
Conclusión: Con un nivel de significacion del 5% se puede afirmar que existen
diferencias en las edades promedio de los clientes de las 4 ciudades.

15. Objetivo 4
Determinar si existe una relación lineal entre el
monto de crédito otorgado y el ingreso mensual
del cliente en la oficina Chulucanas.
Ho: B1=0
H1: B1≠0

16. Regresión Lineal Simple
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple
0.969
Coeficiente de determinación R^2
0.938
R^2 ajustado
0.937
Error típico
2068.051
Observaciones
44
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad
Promedio de los
cuadrados
Suma de cuadrados
Regresión
1
2717511039
2717511039
Residuos
42
179627019
4276833.79
Total
43
Valor crítico de
F
F
2897138058
Coeficientes
Intercepción
Ingresos mensuales
Error
típico
Estadístico t
Probabilidad
Inferior
95%
Superior 95%
635.403
Inferior
95.0%
5.5135E-27
Superior
95.0%
-660.339
473.716
-1.394
0.171
-1616.338
295.659
-1616.338
295.659
2.539
0.101
25.207
5.5135E-27
2.336
2.743
2.336
2.743
Decision: Se rechaza Ho.
Conclusión: Al 5% de nivel de significacion se puede afirmar que existe relación lineal
entre los ingresos mensuales de los clientes y el monto de préstamo otorgado. La
evaluación crediticia en la oficina Chulucanas en ese aspecto no es incorrecta

17. Regresión Lineal Simple
Interpretación del Coeficiente de Determinación= 93.80%
Se ha logrado explicar el 93.8% del comportamiento del monto de préstamo
utilizando los ingresos mensuales y la ecuación de regresión.
Modelo de la regresión
Y=-660.33+2.54X
Interpretación de los coeficientes
B0= Cuando el ingreso mensual es 0, el monto de préstamo es -660.33 soles.
B1= Cuando el ingreso mensual aumenta en 1 sol, el monto de préstamo aumenta en 2.53
soles.

18. Objetivo 5
Determinar el mejor modelo no lineal el número
de días que se demora el otorgamiento de
préstamo y los ingresos mensuales de los clientes
para la oficina Sullana.
Ho: B2 = 0
H1: B2 ≠ 0

19. Modelos de la Regresion
35
POLINOMIAL y = 5E-07x2 - 0.0072x + 36.471
R² = 0.9324
30
25
POTENCIALy = 963.32x-0.499
R² = 0.8891
20
15
10
EXPONENCIALy = 33.7e-2E-04x
R² = 0.8518
5
0
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000

20. Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación múltiple
0.966
Coeficiente de determinación R^2
0.932
R^2 ajustado
0.923
Error típico
2.311
Observaciones
17
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados
F
Regresión
2
1031.115
515.557
Residuos
14
74.767
5.341
Total
16
Valor crítico de F
1105.882
Coeficientes
Error típico
Estadístico t
Probabilidad
Inferior 95%
96.537
Superior 95%
6.45687E-09
Inferior 95.0%
Superior
95.0%
Intercepción
36.471
1.485
24.565
6.5204E-13
33.287
39.655
33.287
39.655
Ingresos mensuales
-0.007
0.001
-6.708
9.9787E-06
-0.009
-0.005
-0.009
-0.005
5.107E-07
1.2875E-07
3.967
0.001
2.34551E-07
7.8684E-07
2.3455E-07
7.8684E-07
X^2
Decision: Se rechaza Ho.
Conclusión: Al 5% de nivel de significación se puede afirmar que el modelo Polinomial es
el adecuado.

21. Gracias