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Análisis de Mercados del Mercado de Vehículos María Isabel Morales Buitrago Fundación Universitaria del Área Andina

Nota del Autor María Isabel Morales Buitrago. Facultad de Administración de Empresas, Fundación Universitaria del Área Andina Marzo 18 de 2019

Administración de Empresas Análisis de Mercados Eje 3

ANALISIS DE DATOS DE MERCADO DE VEHICULOS

1. Establezca un formato de tabla que más le guste para darle “colorido” a la tabla de datos.

Numero

Marca

Precio Venta

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Volkwagen Jetta BMW Renault Duster Renault Duster Renault Duster Chevrolet Camaro Mazda 2 Audi Audi Audi Renault Sandero Mazda 3 Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Chevrolet Aveo Volkwagen Jetta Renault Duster Renault Koleos Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Ford Mustang Ford Mustang Ford Mustang Mazda 2 Renault Duster Renault Koleos Renault Koleos Renault Koleos Renault Sandero Mercedez Benz Renault Duster Renault Duster Renault Duster

$ 40.990.000.000 $ 47.490.000.000 $ 37.990.000.000 $ 48.160.000.000 $ 78.270.000.000 $ 57.880.000.000 $ 44.530.000.000 $ 51.890.000.000 $ 103.720.000.000 $ 40.820.000.000 $ 113.850.000.000 $ 145.000.000.000 $ 159.060.000.000 $ 32.990.000.000 $ 57.050.000.000 $ 45.040.000.000 $ 51.040.000.000 $ 36.670.000.000 $ 39.550.000.000 $ 39.840.000.000 $ 40.100.000.000 $ 58.860.000.000 $ 63.420.000.000 $ 43.890.000.000 $ 41.870.000.000 $ 114.970.000.000 $ 135.940.000.000 $ 134.660.000.000 $ 38.290.000.000 $ 53.790.000.000 $ 61.650.000.000 $ 45.160.000.000 $ 63.030.000.000 $ 32.910.000.000 $ 88.140.000.000 $ 51.720.000.000 $ 47.330.000.000 $ 48.900.000.000

Consumo Gasolina 22 17 22 20 15 18 26 20 16 19 14 14 21 29 16 22 22 24 19 30 18 16 17 28 21 12 12 14 22 14 15 18 14 20 21 19 19 18

Numero de Peso en Ton Longitud Seguro Proveniencia reparaciones 3 2930 4,464 1 Nacional 3 3350 4,152 1 Nacional 0 2640 4,032 1 Nacional 3 3250 4,704 1 Nacional 4 4080 5,328 1 Nacional 3 3670 5,232 1 Nacional 0 2230 4,08 1 Nacional 3 3280 4,8 1 Nacional 3 3880 4,968 1 Nacional 3 3400 4,8 0 Nacional 3 4330 5,304 0 Nacional 2 3900 4,896 0 Nacional 3 4290 4,896 0 Nacional 3 2110 3,912 0 Nacional 4 3690 5,088 0 Nacional 3 3180 4,632 0 Nacional 2 3220 4,8 0 Nacional 2 2750 4,296 0 Nacional 3 3430 4,728 0 Nacional 5 2120 3,912 0 Nacional 2 3600 4,944 0 Nacional 2 3600 4,944 0 Nacional 2 3740 5,28 0 Nacional 4 1800 3,528 0 Nacional 3 2650 4,296 0 Nacional 3 4840 5,592 0 Nacional 3 4720 5,52 0 Nacional 3 3830 4,824 0 Nacional 4 2580 4,056 0 Nacional 4 4060 5,304 0 Nacional 3 3720 5,088 0 Nacional 3 3370 4,752 0 Nacional 4 4130 5,208 0 Nacional 3 2830 4,68 0 Nacional 4 4060 5,28 0 Nacional 3 3310 4,752 0 Nacional 3 3300 4,752 0 Nacional 4 3690 5,232 0 Nacional

39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74

Renault Duster Renault Duster BMW Renault Duster Renault Duster Renault Duster Audi Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Renault Duster Renault Duster Renault Duster BMW Ford Fiesta BMW Ford Fiesta Volkwagen Jetta Ford Fiesta Ford Explorer Volkwagen Jetta Ford Explorer Volkwagen Jetta Renault Sandero BMW Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Volkwagen Jetta Renault Sandero Ford Fiesta Ford Explorer Renault Duster Volkwagen Jetta Ford Explorer BMW



$ 41.810.000.000 $ 41.950.000.000 $ 103.710.000.000 $ 46.470.000.000 $ 44.250.000.000 $ 44.820.000.000 $ 64.860.000.000 $ 40.600.000.000 $ 57.980.000.000 $ 49.340.000.000 $ 52.220.000.000 $ 47.230.000.000 $ 44.240.000.000 $ 41.720.000.000 $ 96.900.000.000 $ 62.950.000.000 $ 97.350.000.000 $ 62.290.000.000 $ 45.890.000.000 $ 50.790.000.000 $ 81.290.000.000 $ 42.960.000.000 $ 57.990.000.000 $ 44.990.000.000 $ 39.950.000.000 $ 129.900.000.000 $ 38.950.000.000 $ 37.980.000.000 $ 58.990.000.000 $ 37.480.000.000 $ 57.190.000.000 $ 71.400.000.000 $ 53.970.000.000 $ 46.970.000.000 $ 68.500.000.000 $ 119.950.000.000

19 24 16 28 34 25 26 18 18 18 19 19 19 24 17 23 25 23 35 24 21 21 25 28 30 14 26 35 18 31 18 23 41 25 25 17

3 1 3 3 5 3 2 4 1 3 3 0 2 5 3 4 4 5 4 4 3 5 4 4 0 3 5 5 5 5 4 5 4 4 5

3370 2730 4030 3260 1800 2200 2520 3330 3700 3470 3210 3200 3420 2690 2830 2070 2650 2370 2020 2280 2750 2130 2240 1760 1980 3420 1830 2050 2410 2200 2670 2160 2040 1930 1990 3170

4,8 4,32 4,944 4,08 3,768 3,96 4,368 4,824 5,136 4,752 4,824 4,776 4,872 4,296 4,536 4,176 4,248 4,08 3,96 4,08 4,416 3,864 4,128 3,576 3,696 4,608 3,408 3,936 4,176 3,96 4,2 4,128 3,72 3,72 3,744 4,632

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Nacional Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado Importado

Con la variable precio de venta y consumo de gasolina, establezca la correlación existente entre esas dos variables ¿Que concluye?

La variable precio de venta y consumo de gasolina concluye que existe una correlación débil de – 0,46 y 0,21, teniendo en cuenta que para este caso el consumo de gasolina no varía el precio de venta, por ejemplo, vemos en la tabla que el carro Audi tiene un valor estimado de venta por la consignataria de COP $ 159.060.000 cuyo consumo de gasolina corresponde a 21 galones de gasolina por cada kilómetro recorrido VS el carro Renault Sandero cuyo valor estimado es de COP $32.910.000 y el consumo de gasolina por kilómetro recorrido es de 20 galones.



En un cuadro de resumen estadístico, realice el análisis pertinente de la variable precio de venta y haga uso de las métricas (media, desviación estándar, máxima y mínima).

PRECIO DE VENTA MEDIA MINIMA MAXIMA DESVIACION ESTANDAR



Columna1 $ 61.652.567.568 $ 32.910.000.000 $ 159.060.000.000 29494958848

Realice lo anterior pero ahora con la variable consumo de gasolina. CONSUMO DE GASOLINA MEDIA MAXIMA MINIMA DESVIACION ESTANDAR

Columna1 $ $ $

21 41 12 5,78550321

2. Establezca un gráfico de correlación con el coeficiente de determinación R-cuadrado (R2) con las variables precio de venta y consumo de gasolina. ¿qué diferencias hay entre el índice de correlación del punto 1 con el coeficiente de determinación (R2)?

$180,000,000,000 $160,000,000,000

PRECIO DE VENTA

$140,000,000,000 $120,000,000,000 $100,000,000,000 $80,000,000,000

R² = 0.22

$60,000,000,000 $40,000,000,000 $20,000,000,000 $-

10

15

20

25

30

CONSUMO DE GASOLINA

35

40

45

CORRELACION -0,46859669

R² = 0,2196

La diferencia existente entre en relación de la correlación vs el coeficiente es que la correlación mide la fuerza que se encuentra éntrelas dos variables, y el coeficiente representa el porcentaje de las varias del conjunto.

3. Establezca una tabla de correlación solo con variables de tipo numérico (peso, longitud, y reparaciones) con la variable precio de venta. Indique que variables tiene mayor correlación con el precio de venta.

PESO EN TONELADAS $180,000,000,000 $160,000,000,000 $140,000,000,000 $120,000,000,000 $100,000,000,000 $80,000,000,000 $60,000,000,000 $40,000,000,000 $20,000,000,000 $1500

2000

2500

CORRELACION 0.5386115

3000

3500

4000

4500

5000

5500

R² = 0,2901

Longitud $180,000,000,000 $160,000,000,000 $140,000,000,000 $120,000,000,000 $100,000,000,000 $80,000,000,000 $60,000,000,000 $40,000,000,000 $20,000,000,000 $-

3

3.5

4

4.5

5

5.5

CORRELACION 0,4318312

6

R² = 0,1865

Numero de reparaciones $180,000,000,000 $160,000,000,000 $140,000,000,000 $120,000,000,000 $100,000,000,000 $80,000,000,000 $60,000,000,000 $40,000,000,000 $20,000,000,000 $-

0

10

20

30

CORRELACIONES -0.008298

40

50

60

70

80

R² = 7E-05

La variable con mayor determinación es Peso en toneladas, teniendo en cuenta que existe una correlación moderada de 0.52 con un coeficiente de determinación de 0,29.

Bibliografía.

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Referente correspondiente a Eje 3 Análisis de Datos. Coeficiente de Correlación: (31/08/2016). https://www.bing.com/videos/search Correlación y Regresión Lineal Simplehttps://www.bing.com/videos/search? q=definicion+de+correlacion&&view=detail&mid= Video correspondiente a Eje 3 de Análisis de datos. https://vimeo.com/247805821