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Regresion Logistica

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Submitted By ragazzo1210
Words 1765
Pages 8
TEORIA DE SISTEMAS
PRIMERO HICE UN MODELO DE REGRESION LOGISTICA CON TODAS LAS VARIABLES
LUEGO UN MODELO QUE TRAS APLICAR UN METODO DE ELIMINACION DE VARIABLES IRRELEVANTES REDUJO MIS VARIABLES A 10

REGRESION LOGISTICA CON TODO LOS DATOS
DEFINICION DEL PROBLEMA
OBJETIVOS
ENCONTRAR UN MODELO DE PREDICCION PARA SABER CUANDO ABANDONARA LA COMPAÑÍA CHURN UN CLIENTE QUE UTILIZA LLAMADA A LARGA DISTANCIA
VARIABLE DEPENDIENTE
V20 = Abandona (si/no)
VARIABLE INDEPENDIENTES
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19
RESULTADOS E INTERPRETACIONES

Resumen del procesamiento de los casos | Casos no ponderadosa | N | Porcentaje | Casos seleccionados | Incluidos en el análisis | 3333 | 100.0 | | Casos perdidos | 0 | .0 | | Total | 3333 | 100.0 | Casos no seleccionados | 0 | .0 | Total | 3333 | 100.0 | a. Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para ver el número total de casos. |
NOS INDICA QUE NO HAY VALORES PEDIDOS Y LOS CASOS SON 3333

Codificación de la variable dependiente | Valor original | Valor interno | No | 0 | Yes | 1 |

NOS MUESTRA LA CODIFICACION DE LA VARIABLE DEPENDIENTE
0 SI NO ABANDONA LA COMPAÑÍA
1 SI ABANDONA LA COMPAÑÍA

Codificaciones de variables categóricas | | Frecuencia | Codificación de parámetros | | | (1) | V5 | no | 2411 | 1.000 | | yes | 922 | .000 | V4 | no | 3010 | 1.000 | | yes | 323 | .000 |
NOS MUESTRA LA CODIFICACION HECHA POR EL MODELO DONDE LAS VARIABLES V5 Y V4 SON DICOTOMICAS

BLOQUE 0

Tabla de clasificacióna,b | | Observado | Pronosticado | | | V20 | Porcentaje correcto | | | No | Yes | | Paso 0 | V20 | No | 2850 | 0 | 100.0 | | | Yes | 483 | 0 | .0 | | Porcentaje global | | | 85.5 | a. En el modelo se incluye una constante.b. El valor de corte es .500 |

Historial de iteracionesa,b,c | Iteración | -2 log de la verosimilitud | Coeficientes | | | Constant | Paso 0 | 1 | 2814.747 | -1.420 | | 2 | 2758.884 | -1.737 | | 3 | 2758.293 | -1.775 | | 4 | 2758.293 | -1.775 |

LAS ESTIMACION HAN CAMBIANDO EN MENOS DE 0.001 EN V4 Y SE OBSERVA QUE EL PROCESO HA NECESITADO 4 CICLOS PARA ESTIMAR DE MANERA ADECUADA LA CONSTANTE QUE ES -1.775

Tabla de clasificacióna,b | | Observado | Pronosticado | | | V20 | Porcentaje correcto | | | No | Yes | | Paso 0 | V20 | No | 2850 | 0 | 100.0 | | | Yes | 483 | 0 | .0 | | Porcentaje global | | | 85.5 | a. En el modelo se incluye una constante.b. El valor de corte es .500 |

ELMODELO CON SOLO LA CONSTANTE HA PRONOSTICADO CORRECTAMENTE UN 85.5% DE LOS CASOS Y NINGUNA PERSONA QUE SE HAYA RETIRADO HA SIDO DETECTADA

Variables en la ecuación | | B | E.T. | Wald | gl | Sig. | Exp(B) | Paso 0 | Constante | -1.775 | .049 | 1301.312 | 1 | .000 | .169 |

BLOQUE 1

Historial de iteracionesa,b,c,d,e | Iteración | -2 log de la verosimilitud | Coeficientes | | | Constant | V1 | V2 | V3 | V4(1) | V5(1) | V6 | V7 | V8 | V10 | V11 | V12 | V13 | V14 | V15 | V16 | V17 | V18 | V19 | Paso 1 | 1 | 2415.550 | -3.208 | .000 | .000 | .000 | -1.210 | .554 | .008 | .005 | .001 | .384 | .000 | -4.482 | -.140 | .000 | 3.137 | -1.651 | -.033 | 6.234 | .232 | | 2 | 2186.137 | -6.174 | .000 | .001 | .000 | -1.745 | 1.229 | .020 | .010 | .002 | .664 | .001 | -7.754 | -.171 | .001 | 3.846 | -3.355 | -.065 | 12.659 | .406 | | 3 | 2154.823 | -8.135 | .000 | .001 | .000 | -1.996 | 1.818 | .031 | .012 | .003 | .794 | .001 | -9.262 | -.128 | .001 | 2.921 | -4.378 | -.086 | 16.516 | .493 | | 4 | 2153.730 | -8.638 | .000 | .001 | .000 | -2.050 | 2.019 | .036 | .013 | .003 | .823 | .001 | -9.601 | -.109 | .001 | 2.499 | -4.614 | -.091 | 17.408 | .512 | | 5 | 2153.728 | -8.663 | .000 | .001 | .000 | -2.052 | 2.032 | .036 | .013 | .003 | .825 | .001 | -9.621 | -.108 | .001 | 2.476 | -4.624 | -.091 | 17.446 | .512 | | 6 | 2153.728 | -8.663 | .000 | .001 | .000 | -2.052 | 2.032 | .036 | .013 | .003 | .825 | .001 | -9.621 | -.108 | .001 | 2.476 | -4.624 | -.091 | 17.447 | .512 | a. Método: Introducirb. En el modelo se incluye una constante.c. -2 log de la verosimilitud inicial: 2758.293d. La estimación ha finalizado en el número de iteración 6 porque las estimaciones de los parámetros han cambiado en menos de .001.e. Redundancias en la matriz del diseño: V9 = 9E-004 - 5E-007*V2 - 5E-008*V3 - 7E-005*V4(1) - 3E-004*V5(1) - 1E-005*V6 + .17*V7 + 1E-006*V8 EL MODELO FINAL SERIA CHURN=-8.663+0.001V2 -2.052V5+0.36V6+…..0.512V19 |
EL PROCESO TERMINA CON 6 BUCLES DONDE LA CONSTANTE AHORA ES -8.663 8 (HA CAMBIADO)

Resumen del modelo | Paso | -2 log de la verosimilitud | R cuadrado de Cox y Snell | R cuadrado de Nagelkerke | 1 | 2153.728a | .166 | .295 | a. La estimación ha finalizado en el número de iteración 6 porque las estimaciones de los parámetros han cambiado en menos de .001. |

2LL DISMINUYO DE 2758.293 HA 2153.728 LO QUE INDICA QUE ESTE MODELO SE ADECUA MEJOR A LOS DATOS

Tabla de clasificacióna | | Observado | Pronosticado | | | V20 | Porcentaje correcto | | | No | Yes | | Paso 1 | V20 | No | 2771 | 79 | 97.2 | | | Yes | 374 | 109 | 22.6 | | Porcentaje global | | | 86.4 | a. El valor de corte es .500 |
REGRESION LOGISTICA ELIMINANDO DATOS

VEMOS COMO SE COMPORTA NUESTRO MODELO
SI USAMOS EL METODO DELANTE DE WALD
OBTENEMOS

Variables en la ecuación | | B | E.T. | Wald | gl | Sig. | Exp(B) | Paso 1a | V4(1) | -1.735 | .126 | 188.916 | 1 | .000 | .176 | | Constante | -.306 | .113 | 7.376 | 1 | .007 | .737 | Paso 2b | V4(1) | -1.907 | .133 | 205.011 | 1 | .000 | .149 | | V19 | .441 | .036 | 148.424 | 1 | .000 | 1.554 | | Constante | -.961 | .129 | 55.750 | 1 | .000 | .382 | Paso 3c | V4(1) | -1.936 | .139 | 194.591 | 1 | .000 | .144 | | V7 | .012 | .001 | 137.862 | 1 | .000 | 1.012 | | V19 | .482 | .038 | 162.251 | 1 | .000 | 1.619 | | Constante | -3.378 | .251 | 181.185 | 1 | .000 | .034 | Paso 4d | V4(1) | -1.983 | .141 | 197.213 | 1 | .000 | .138 | | V5(1) | .878 | .142 | 38.391 | 1 | .000 | 2.405 | | V7 | .012 | .001 | 138.933 | 1 | .000 | 1.013 | | V19 | .486 | .038 | 162.500 | 1 | .000 | 1.626 | | Constante | -4.056 | .280 | 210.422 | 1 | .000 | .017 | Paso 5e | V4(1) | -2.005 | .143 | 197.151 | 1 | .000 | .135 | | V5(1) | .919 | .143 | 41.089 | 1 | .000 | 2.507 | | V7 | .013 | .001 | 140.077 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 35.325 | 1 | .000 | 1.007 | | V19 | .499 | .039 | 167.004 | 1 | .000 | 1.647 | | Constante | -5.497 | .380 | 209.176 | 1 | .000 | .004 | Paso 6f | V4(1) | -1.989 | .143 | 192.287 | 1 | .000 | .137 | | V5(1) | .935 | .144 | 42.130 | 1 | .000 | 2.547 | | V7 | .013 | .001 | 141.750 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 37.446 | 1 | .000 | 1.007 | | V18 | .309 | .075 | 16.922 | 1 | .000 | 1.363 | | V19 | .506 | .039 | 169.527 | 1 | .000 | 1.658 | | Constante | -6.488 | .457 | 201.285 | 1 | .000 | .002 | Paso 7g | V4(1) | -2.011 | .144 | 194.300 | 1 | .000 | .134 | | V5(1) | .928 | .144 | 41.391 | 1 | .000 | 2.529 | | V7 | .013 | .001 | 143.282 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 37.789 | 1 | .000 | 1.007 | | V17 | -.090 | .025 | 13.265 | 1 | .000 | .914 | | V18 | .322 | .075 | 18.283 | 1 | .000 | 1.379 | | V19 | .507 | .039 | 169.626 | 1 | .000 | 1.660 | | Constante | -6.145 | .465 | 174.655 | 1 | .000 | .002 | Paso 8h | V4(1) | -2.042 | .145 | 197.865 | 1 | .000 | .130 | | V5(1) | .938 | .145 | 41.975 | 1 | .000 | 2.555 | | V7 | .013 | .001 | 144.421 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 39.483 | 1 | .000 | 1.007 | | V15 | .081 | .025 | 10.947 | 1 | .001 | 1.085 | | V17 | -.091 | .025 | 13.427 | 1 | .000 | .913 | | V18 | .324 | .075 | 18.482 | 1 | .000 | 1.383 | | V19 | .513 | .039 | 171.854 | 1 | .000 | 1.670 | | Constante | -6.945 | .529 | 172.050 | 1 | .000 | .001 | Paso 9i | V1 | .000 | .000 | 4.758 | 1 | .029 | 1.000 | | V4(1) | -2.048 | .145 | 198.844 | 1 | .000 | .129 | | V5(1) | .931 | .145 | 41.329 | 1 | .000 | 2.537 | | V7 | .013 | .001 | 144.749 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 39.409 | 1 | .000 | 1.007 | | V15 | .080 | .025 | 10.458 | 1 | .001 | 1.083 | | V17 | -.090 | .025 | 12.897 | 1 | .000 | .914 | | V18 | .319 | .075 | 17.878 | 1 | .000 | 1.376 | | V19 | .511 | .039 | 170.427 | 1 | .000 | 1.667 | | Constante | -7.131 | .537 | 176.108 | 1 | .000 | .001 | Paso 10j | V1 | .000 | .000 | 4.862 | 1 | .027 | 1.000 | | V4(1) | -2.047 | .145 | 198.385 | 1 | .000 | .129 | | V5(1) | 2.007 | .571 | 12.351 | 1 | .000 | 7.442 | | V6 | .036 | .018 | 3.956 | 1 | .047 | 1.036 | | V7 | .013 | .001 | 144.916 | 1 | .000 | 1.013 | | V10 | .007 | .001 | 39.444 | 1 | .000 | 1.007 | | V15 | .081 | .025 | 10.725 | 1 | .001 | 1.084 | | V17 | -.090 | .025 | 13.044 | 1 | .000 | .914 | | V18 | .322 | .076 | 18.111 | 1 | .000 | 1.379 | | V19 | .511 | .039 | 169.756 | 1 | .000 | 1.666 | | Constante | -8.231 | .785 | 110.055 | 1 | .000 | .000 | a. Variable(s) introducida(s) en el paso 1: V4.b. Variable(s) introducida(s) en el paso 2: V19.c. Variable(s) introducida(s) en el paso 3: V7.d. Variable(s) introducida(s) en el paso 4: V5.e. Variable(s) introducida(s) en el paso 5: V10.f. Variable(s) introducida(s) en el paso 6: V18.g. Variable(s) introducida(s) en el paso 7: V17.h. Variable(s) introducida(s) en el paso 8: V15.i. Variable(s) introducida(s) en el paso 9: V1.j. Variable(s) introducida(s) en el paso 10: V6. |
DONDE SE VE QUE NOS QUEDAMOS CON V1 V4 V5 V6 V7 V10 V15 V17V18Y V19

Resumen del modelo | Paso | -2 log de la verosimilitud | R cuadrado de Cox y Snell | R cuadrado de Nagelkerke | 1 | 2587.894a | .050 | .089 | 2 | 2438.196a | .092 | .163 | 3 | 2287.376b | .132 | .234 | 4 | 2244.072b | .143 | .254 | 5 | 2207.893b | .152 | .270 | 6 | 2190.622b | .157 | .278 | 7 | 2176.531b | .160 | .285 | 8 | 2165.519b | .163 | .289 | 9 | 2160.741b | .164 | .292 | 10 | 2156.742b | .165 | .293 | a. La estimación ha finalizado en el número de iteración 5 porque las estimaciones de los parámetros han cambiado en menos de .001.b. La estimación ha finalizado en el número de iteración 6 porque las estimaciones de los parámetros han cambiado en menos de .001. |

2LL ES 2156 SE LOGRO EN EL PASO 10 Y EL MODELO ES
CHURN =-8.231+0.0001V1-2.047V4+2.007V5 +0.036V6+0.013V7+0.007V10+0.081V15
-0.09V17 + 0.322V18 +0.511 V 19

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Integral Logistic

...CURSO LOGISTICA INTEGRAL Profesor: Ingeniero Jorge Mundaca Guerra En el futuro la competencia no se dará de empresa a empresa sino de cadena de suministros a cadena de suministros Michael Porter Phd Harvard University LOGISTICA - CADENA DE SUMINISTRO Red de: Proveedores Empresa Integrada Red de Distribución LOGISTICA - DEFINICION: ¨ Es el Proceso de Planeamiento, implementación y control de la eficiencia, flujo efectivo y almacenaje de mercancías, servicios e información relacionada desde el punto de origen del consumo en el propósito de atender los requerimientos del cliente ¨ CADENA DE SUMINISTRO Enfoque integrado para obtener ventaja competitiva en toda la cadena y ciclo de negocio desde el proveedor o fuente de recursos hasta el consumidor final. Unen las diversas áreas de una misma organización, así como los procesos comerciales de varias empresas entregando al cliente: • El producto correcto • En el lugar correcto • A la hora correcta • y precio correcto al menor precio posible EVOLUCION DE LA LOGISTICA |Época |Características Relevantes. | |1956 - 65 |Desarrollo del análisis de costo total de las operaciones logísticas. | |Una Década...

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Bullwhip E

...LOGISTICA: EL EFECTO BULLWHIP Jose A. Páramo http://www.youtube.com/watch?v=wLNdDSYqhNw En el video se puede observar perfectamente que es el efecto bullwhip, por el cual los miembros de una cadena de suministros que se encuentran alejados del consumidor perciben una demanda con mayor oscilación y estacionalidad mientras que el consumo real del producto es casi lineal. En este caso concreto vemos como por un hecho inesperado (lesión física que le impide salir de casa), el consumidor final de cerveza (Ben ) reduce su consumo(pasa a ser 0 durante esas semanas), lo que hace que el propietario del bar, ante este hecho, decida contactar con su proveedor para disminuir el volumen de los pedidos, pues dispone de reservas suficientes en su bar. Este hecho afecta directamente al proveedor, ya que aparece la incertidumbre de que va a hacer con todo el producto final que tiene en stock, y trae también como consecuencia la decisión de ajustar (reducir) la producción por parte de la fábrica de cerveza. Una vez Ben se recupera, decide celebrarlo, y para ello dobla su habitual consumo de cerveza, con lo que el dueño del bar, con la idea de satisfacer toda la demanda de su clientela contacta con su proveedor. El proveedor realiza varios pedidos a la fábrica de cerveza, la cual decide incrementar la producción hasta su máximo nivel. Con este ejemplo podemos observar como un pequeño cambio provocado por el consumidor final tiene un impacto de grandes dimensiones a lo largo...

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Project

...|CONTROL DE VERSIONES | |VERSION |HECHA POR |REVISADA POR |APROBADA POR |FECHA |MOTIVO | |1.0 |GMZ |LMZ/JMT/AZP |JLG |26/10/2015 |Versión Original | PROJECT CHARTER |NOMBRE DEL PROYECTO |SIGLAS DEL PROYECTO | |SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LAS ÁREAS DE PRODUCCIÓN, ALMACÉN, PERSONAL Y CONTABILIDAD| | |DE LA EMPRESA AGROINDUSTRIAS SUPE S.A.C. |SIPAPC | |DEFINICION DEL PRODUCTO DEL PROYECTO: | |El proyecto consiste en analizar, diseñar e implementar un sistema de información que permita integrar y mejorar los procesos de la empresa | |AGROINDUSTRIAS SUPE S.A.C con el propósito de alcanzar sus objetivos estratégicos. | | ...

Words: 1825 - Pages: 8

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Logistica

...trabajadores Número de trabajadores por sexo y tipo de vinculación Población | Hombres | Mujeres | Total | Talleres – Almacén | 10 | 1 | 11 | Administrativo | 4 | 2 | 6 | Total | 14 | 3 | 17 | Total de trabajadores por niveles de escolaridad Nivel de escolaridad | Número de trabajadores | Primaria Completa | 0 | Secundaria Incompleta | 0 | Secundaria Completa | 0 | Técnico o tecnólogo | 13 | Profesional | 4 | Total | 17 | Competidores principales * EnGarde Peru * Compañia Industrial Bancroft, S.A.C. * Caddin, S.A.C. Clientes principales * Fuerzas armadas del Perú * Policía nacional del Perú * Empresas de seguridad. Organigrama de cada empresa Descripción del Área de Logística de la empresa y su relación con el ambiente interno de la empresa. En la empresa todo comienza cuando se recepciona la materia prima (telas, laminas, mechas, tapas) para después llevarlos a su área respectiva, es decir a sus almacenes donde los operarios sacaran poco a poco dependiendo de la demanda llevando los materiales a las maquinarias correspondientes para efectuar la transformación o ensamble dependiendo del producto y crear el producto para después llevarlo al almacén de productos terminados, de ahí se cargara las unidades necesarias para que sean repartidas por una camioneta a los clientes o en todo caso al cliente que está esperando en la oficina....

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Estrategia Y Logistica de Imaginarium

...Estrategia y logística actual: Imaginarium surgió como una empresa familiar, y ha llegado hasta donde está sin fijarse en referentes. Construye un modelo organizativo mediante la implantación de una integración vertical en la organización, desde el departamento de diseño hasta la venta al cliente final. Se distribuye directamente del almacén central a las tiendas, sin intermediarios, y las tiendas no disponen de almacén. Por estas razones, la logística es crítica en la organización, en cualquiera de los tres canales de distribución que utiliza la empresa: las tiendas, Internet y el catálogo. Desde el principio, su formato comercial se basó en el desarrollo de un nuevo concepto de tienda especializada, dirigida por expertos en juguetes y un nuevo concepto de distribución eficaz. La integración vertical se plasma en las siguientes estrategias: - Estrategia multicanal. -Estrategia global de mercado logística y comunicación. - Estrategia de encadenamiento. Las claves o secretos de Imaginarium, además de la estrategia anteriormente descrita, son cuatro: - Inalteración - Fragmentación - Diversidad. - Falta de referentes. La mayoría de las empresas de juguetes se olvidan de que la personalidad de cualquier persona se forja en los seis primeros años de vida. Imaginarium tiene presente que es lo que quieren los niños, alejándose de una posición mercantilista, y también tiene en cuenta lo que quieren los padres, que es hacer lo mejor por sus hijos, darles unos juegos sanos...

Words: 1776 - Pages: 8

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Marketing Uca

...PABLO ALVARGONZÁLEZ CIRIA Nº 3 DISTRIBUCIÓN COMERCIAL DNI: 32072701Y PABLO MUÑOZ VIQUILLÓN GRUPO:1 Introducción Las Bodegas Obregón S.L. fue fundada en el año 1935 por Don José Luis González Obregón. Está inscrita desde el mismo momento que se inauguró en el Consejo Regulador del Vino. El fundador fue uno de los grandes expertos en vinos y brandies de jerez que afortunadamente ha contado la vinatería de la zona. Antes de comenzar su carrera empresarial estuvo trabajando para otras bodegas y es por eso que sus vinos gozan de tanta calidad. Con su primera bodega tuvo éxito por lo que decidió montar otra mas con su mismo nombre(Bodegas Obregón). Desde el principio de sus actividades empresariales fue almacenista, esto es, la crianza y el envejecimiento de sus vinos para su venta en bodegas que venden en toda España. Con el paso del tiempo se amplió la actividad de su empresa y se dedicó al embotellamiento de sus propias marcas de vino, brandies y licores. Actualmente es una empresa que desarrolla...

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Walmart Analysis

...* Wal-Mart Plastic Bags FUNSAM es la empresa que le distribuye bolsas plásticas a Wal-Mart, Por otra parte en su proceso de producción reciclan el recorte, que viene a ser un 8 %. En el mismo momento que sale del proceso de fabricación se mete a la recicladora y vuelve a ingresar a la máquina. FUNSAM posee una capacidad de almacenaje en los silos de 300 toneladas, el material viene a granel. * Pedido: Walmart realiza el pedido a funsam. * Extrusión: Una vez que los detalles de la bolsa están totalmente definidos con el cliente, el pedido pasa a extrusión, primer paso en la cadena de transformación de la granza de polietileno en una bolsa o film de plástico, Como insumo principal en el proceso utilizan resina de alta densidad de la cual un 90% es Alathon L5005 del fabricante Lyondell-Equistar y el 10% restante es E-924 de Formosa, directamente importado del fabricante. El uso de Master Batch es garantizado a una concentración del 70% de TIO2 (Dióxido de Titanio). * Comprobación de programación y materiales: se comprueban las mezclas de material y aditivos necesarios para conformar el pedido: alta o baja densidad, con o sin polietileno lineal, deslizante o antideslizante, con o sin pigmento de color, superficie porosa o lisa, etc. * Pigmentación: La granza de polietileno es transparente, por lo que es necesario añadirle pigmento para conseguir el color deseado en el material. El pigmento se mezcla con la granza en las tolvas de las extrusoras. Se añadirá...

Words: 1288 - Pages: 6