Pregunta: Análisis de varianza del modelo 1 Coeficientes para respuesta del modelo 1 Un grupo de Analítica de Datos ha generado un modelo de regresión del sistema de reservaciones vía Airbnb para el caso particular de la Ciudad de México. La base de datos inicial tiene más de 30 campos que incluyen comentarios, identificadores internos de Airbnb y otros. La siguiente

Análisis de varianza del modelo 1 Coeficientes para respuesta del modelo 1 Un grupo de Analítica de Datos ha generado un modelo de regresión del sistema de reservaciones vía Airbnb para el caso particular de la Ciudad de México. La base de datos inicial tiene más de 30 campos que incluyen comentarios, identificadores internos de Airbnb y otros. La siguiente tabla tiene un resumen de las principales variables cuantitativas. Estadísticas El grupo de Analítica de Datos obtuvo dos modelos de regresión multivariada para predecir el precio por habitación en la Ciudad de México. El ajuste del modelo, las estimaciones de los coeficientes, la tabla Anova y el gráfico Cuatro en Uno se incluyen para cada modelo. Ecuación de regresión del modelo 1 \[ \begin{aligned} - \text { price}^{\wedge}-0.2= & -0.36525+0.003986 \text { accommodates }+0.011272 \text { bathrooms }+0.002720 \text { bedrooms } \\ & -0.001472 \text { beds }-0.000080 \text { minimum_nights }+0.000008 \text { days_last_review } \\ & -0.001173 \text { reviews_per_month }+0.000379 \text { calculated_host_listings_count } \\ & +0.000015 \text { availability_365 }+0.01599 \text { neighbourhood_Álvaro Obregón } \\ & +0.00775 \text { neighbourhood_Azcapotzalco }+0.01283 \text { neighbourhood_Benito Juárez } \\ & +0.00754 \text { neighbourhood_Coyoacán }+0.03372 \text { hbourhood_Cuajimalpa de Morelos } \\ & +0.02538 \text { neighbourhood_Cuauhtémoc } \\ & +0.01171 \text { bourhood_La Magdalena Contreras } \\ & +0.03241 \text { neighbourhood_Miguel Hidalgo }-0.0336 \text { neighbourhood_Milpa Alta } \\ & -0.03520 \text { neighbourhood_Tláhuac }+0.00521 \text { ighbourhood_Venustiano Carranza } \\ & -0.004851 \text { host_is_superhost_f }+0.06046 \text { room_type_Entire home/apt } \\ & +0.02119 \text { room_type_Private room } \end{aligned} \] Coafiriantac dal madaln ? Análisis de Varianza del modelo 2 Ecuación de regresión del modelo 2 \( \begin{aligned} \text { price }= & -1134+103.8 \text { accommodates }+646.6 \text { bathrooms }+232.9 \text { bedrooms }-64.5 \text { beds } \\ & -0.76 \text { minimum_nights }+0.150 \text { number_of_reviews }-74.0 \text { reviews_per_month } \\ & +13.51 \text { calculated_host_listings_count }+0.284 \text { availability_365 } \\ & +164 \text { neighbourhood_Álvaro Obregón }+204 \text { neighbourhood_Azcapotzalco } \\ & +206 \text { neighbourhood_Benito Juárez }+170 \text { neighbourhood_Coyoacán } \\ & +429 \text { hbourhood_Cuajimalpa de Morelos }+463 \text { neighbourhood_Cuauhtémoc } \\ & +184 \text { neighbourhood_Gustavo A. Madero }+221 \text { neighbourhood_Iztacalco } \\ & +30 \text { neighbourhood_Iztapalapa }+67 \text { bourhood_La Magdalena Contreras } \\ & +787 \text { neighbourhood_Miguel Hidalgo }-81 \text { neighbourhood_Milpa Alta } \\ & -35 \text { neighbourhood_Tláhuac }+64 \text { neighbourhood_Tlalpan } \\ & +154 \text { ighbourhood_Venustiano Carranza - } 98.1 \text { host_is_superhost_f } \\ & +545 \text { room_type_Entire home/apt }+197 \text { room_type_Private room } \\ & -102 \text { bed_type_Airbed } \\ & -37 \text { bed_type_Couch }+116 \text { bed_type_Futon }-129 \text { bed_type_Pull-out Sofa }\end{aligned} \) price =−1134+103.8 accommodates +646.6 bathrooms +232.9 bedrooms -64.5 beds - 0.76 minimum_nights +0.150 number_of_reviews -74.0 reviews_per_month +13.51 calculated_host_listings_count +0.284 availability_365 + 164 neighbourhood_Álvaro Obregón + 204 neighbourhood_Azcapotzalco + 206 neighbourhood_Benito Juárez + 170 neighbourhood_Coyoacán + 429 hbourhood_Cuajimalpa de Morelos + 463 neighbourhood_Cuauhtémoc + 184 neighbourhood_Gustavo A. Madero + 221 neighbourhood_Iztacalco + 30 neighbourhood_Iztapalapa +67 bourhood_La Magdalena Contreras + 787 neighbourhood_Miguel Hidalgo - 81 neighbourhood_Milpa Alta - 35 neighbourhood_Tláhuac + 64 neighbourhood_Tlalpan + 154 ighbourhood_Venustiano Carranza - 98.1 host_is_superhost_f + 545 room_type_Entire home/apt + 197 room_type_Private room - 102 bed_type_Airbed - 37 bed_type_Couch + 116 bed_type_Futon - 129 bed_type_Pull-out Sofa Conteste las siguientes preguntas. 1. Con la información presentada, utilice todos los indicadores estudiados para comparar y seleccionar el mejor modelo. Argumente su respuesta. 2. Comparando solamente los residuos de los 2 modelos, ¿a qué conclusiones llega? 3. ¿Qué acciones realizaría para poder mejorar los modelos mostrados? Explique tanto el orden como las actividades a realizar. 4. Andrés López, dueño de una casa ubicada en la CDMX en la delegación Cuauhtémoc, desea maximizar su ganancia en el alquiler de la casa. La casa tiene 2 recamaras, cada una con una cama King size, 1 baño completo a compartir, con 1 cajón de estacionamiento, 1 cocina y 1 sala. Al momento, Andrés planea recibir grupos de 5 personas máximo que sean familia. El dueño piensa que al incorporar los siguientes elementos el precio por alquiler se podrá incrementar en al menos un 10% : - Agregar 1 cama más para tener dos camas por recámara, 1 medio baño en el piso de entrada y otro baño en la recamara principal y se permite contar con 6 personas máximo en la casa. Prepara tu respuesta acerca de la factibilidad de la solicitud del dueño basado en los datos proporcionados y soportar dicha respuesta con una serie de argumentos sólidos. 5. Si Andrés López modifica su anuncio para ofrecer una disponibilidad de reservación de su casa en dos años, así como la disponibilidad de una alberca. ¿Cuál será el impacto de estos cambios en el precio del alquiler? Argumente su respuesta.