Este documento analiza la producción agrícola de manzana, maíz chala, trigo, lima y cebolla en la región de Moquegua, Perú entre 2002-2013. Examina las correlaciones entre el precio, superficie cosechada, rendimiento y producción de estos cultivos para determinar su consistencia. También incluye información sobre cada producto y define términos como rendimiento, producción y análisis de correlación para propósitos del estudio.
1. SEGURIDAD
ALIMENTARIA
MOQUEGUA
PRODUCCIÓN DE MANZANA, MAIZ CHALA, TRIGO, LIMA Y CEBOLLA
ESTADISTICA INFERENCIAL
ALUMNA: LISSETH MARLEY CASANI
FLORES
DOCENTE: Dr. Javier P. Flores
Arocutipa
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FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
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I. INTRODUCCIÓN
El presente trabajo es acerca de la Producción agrícola de Manzana,
Maíz Chala, Trigo, Lima y Cebolla de la región de Moquegua, la
correlación que existe entre el precio de estos con las Superficie
Cosechada, Rendimiento y producción para ver si son consistentes o
no, además de algunas recomendaciones para mejorar el
rendimiento de tales productos en la región Moquegua.
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II. MARCO METODOLOGICO
Empezando los datos obtenidos son del documento de Seguridad
Alimentaria, teniendo ya las variables de los productos lo pasamos
al programa estadístico EVIEWS 7 el cual nos ayudará a encontrar
las correlaciones entre el precio (S/. x Kg) por Superficie Cosechada
(Has), Rendimiento (Kg/Ha) y Producción(TM) de la Manzana, Maíz
Chala, Trigo, Lima y Cebolla desde el año 2002 – 2013.
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III. MARCO TEÓRICO
i) MANZANA
Es uno de los frutos más populares y disponible durante todo el
año. Tradicionalmente se le conocía como "la fruta de la salud". En
ingles se dice: An apple a day keeps the doctor away (un manzana al
día aleja al médico de tu puerta).
Se le atribuyen muchas propiedades curativas, aparte de su
reconocido poder diurético. Son muchas las variedades existentes
en el mercado y su precio muy atractivo.
ii) MAÍZ CHALA
Hoja alargada y firme que cubre la mazorca del maíz, usada
tradicionalmente como relleno de jergones y como envoltorio de
cigarros y preparados culinarios.
iii) TRIGO
El trigo es uno de los tres cereales que más se producen en el
mundo, junto al maíz y el arroz.
Por evidencias arqueológicas, se sabe que su cultivo se origina en
Siria, Jordania, Turquía e Irán.
Trigo (Triticum spp) es el término que designa al conjunto de
cereales, tanto cultivados como silvestres, que pertenecen al género
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Triticum; son plantas anuales de la familia de las gramíneas,
ampliamente cultivadas en todo el mundo. La palabra trigo designa
tanto a la planta como a sus semillas comestibles, tal y como ocurre
con los nombres de otros cereales.
El trigo (de color amarillo) es uno de los tres granos más
ampliamente producidos globalmente, junto al maíz y el arroz, y el
más ampliamente consumido por el hombre en la civilización
occidental desde la antigüedad. El grano del trigo es utilizado para
hacer harina, harina integral, sémola, cerveza y una gran variedad
de productos alimenticios.
iv) LIMA
La lima es una fruta exótica y fuertemente aromática perteneciente
a la familia de los cítricos. Es el fruto del limero (Citrus aurantifolia).
Existen muchas variedades de lima pero generalmente son de
pequeño tamaño, color verde o amarillo. Su sabor es entre ácido y
dulce, según la variedad, a veces es amargo.
La fruta de la lima posee singular aroma que le diferencia del resto
de los cítricos. Además tiene la ventaja de no poseer semillas (o en
cantidad muy escasa). Puede llegar a rendir el doble de jugo que un
limón.
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v) CEBOLLA
La cebolla es una de las hortalizas que crece de los bulbos secos.
Pertenece a la familia de las Liliáceas. Las hojas son generalmente suaves
de forma tubular por encima de 45 cm de largo. Se reproducen por
semillas o por pequeños bulbos plantados. La densidad aproximada de
siembra se encuentra entre 215000 y 285000 plantas por hectárea. La
cosecha generalmente se realiza a los 60 días después del trasplante,
pero puede extenderse según la variedad, puede cultivarse en clima
fresco y en clima caliente se requiere abundante humedad, suelos
livianos (francos o franco-arenosos) que permitan un mejor desarrollo
de los bulbos. Existe gran cantidad de variedades por tamaño, color,
resistencia a enfermedades, adaptabilidad climatológica y destino final
del producto.
vi) PRECIO
En Economía el precio se conoce como la cantidad de dinero que la
sociedad debe dar a cambio de un bien o servicio. Es también el
monto de dinero asignado a un producto o servicio, o la suma de los
valores que los compradores intercambian por los beneficios de
tener o usar o disfrutar un bien o un servicio.
El precio corresponde al valor monetario (en Moneda) asignado a
un bien o servicio que representa elementos como trabajo, Materia
prima, esfuerzo, atención, tiempo, utilidad, etc.
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vii) SUPERFICIE COSECHADA (Has)
Es la superficie de la cual se obtuvo producción, esta variable se
genera a partir de que inicia la recolección, la cual puede ser en una
sola ocasión como en el caso del Maíz Grano o del Frijol; o en varios
cortes como ocurre con los cultivos de recolección, tales como el
Tomate Rojo, el Chile verde o la Calabacita, incluye la superficie en
que presentó siniestro parcial.
viii) RENDIMIENTO (Kg/Ha)
En un sentido amplio, la palabra rendimiento refiere el producto o
la utilidad que rinde o da una persona o cosa. Poniéndolo de alguna
manera en términos matemáticos, el rendimiento sería la
proporción entre el resultado que se obtiene y los medios que se
emplearon para alcanzar al mismo.
Rendimiento Obtenido: Es el resultado de la división de la
producción obtenida entre la superficie cosechada. En muchos
casos el rendimiento también puede ser un dato y no un calculado,
debido a que se puede obtener a partir de la medición física del
producto en laboratorio y con ese dato se puede calcular la
producción obtenida.
Rendimiento Estimado: Es el resultado de la división de la
producción estimada entre la superficie sembrada. Tiene el
propósito de auxiliar en el cálculo de la producción estimada, como
un termómetro de las condiciones del desarrollo fenológico del
cultivo, sobre todo en condiciones de temporal, si hay buenas
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condiciones climáticas, y físicas el rendimiento estimado tiende a la
alza, si por el contrario se presentan condiciones de sequía, exceso
de humedad, etc., el rendimiento estimado tiende a la baja. No debe
ser igual al rendimiento del Programa.
ix) PRODUCCION (TM)
Se denomina producción a cualquier tipo de actividad destinada a la
fabricación, elaboración u obtención de bienes y servicios. En tanto
la producción es un proceso complejo, requiere de distintos factores
que pueden dividirse en tres grandes grupos, a saber: la tierra, el
capital y el trabajo. La tierra es aquel factor productivo que engloba
a los recursos naturales; el trabajo es el esfuerzo humano destinado
a la creación de beneficio; finalmente, el capital es un factor
derivado de los otros dos, y representa al conjunto de bienes que
además de poder ser consumido de modo directo, también sirve
para aumentar la producción de otros bienes. La producción
combina los citados elementos para satisfacer las necesidades de la
sociedad, a partir del reconocimiento de la demanda de bienes y
servicios.
x) ANALISIS DE CORRELACION
EL objetivo de un estudio de correlación es determinar la
consistencia de una relación entre observaciones por partes. EL
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término “correlación” significa relación mutua, ya que indica el
grado en el que los valores de una variable se relacionan con los
valores de otra. Se considera tres técnicas de correlación uno para
datos de medición, otro para datos jerarquizados y el último para
clasificaciones nominales.
xi) “r” DE PEARSON
EL grado de relación entre dos variables continuas se resume
mediante un coeficiente de correlación que se conoce como “r de
Pearson “en honor del gran matemático Kart Pearson, quien ideo
este método. Esta técnica es válida mientras si es posible establecer
ciertos supuestos bastante estrictos.
IV. PRESENTACION DE DATOS
PRODUCTO:
MANZANA
AÑOS
SUP. COS. RENDTO. PRODUCCION
POBLACION
PROD./POB. PRECIO
INGRESO
POR
Has. Kg/Ha TM Kg/Persona S/. X Kg. HECTAREA
2002 77 6740 519 148962 3.48 0.64 4314
2003 81 5555.6 450 151395 2.97 0.7 3889
2004 79 5025 397 153868 2.58 0.67 3367
2005 80 5934 474.7 156382 3.04 0.79 4688
2006 83 5379 446.46 158937 2.81 0.78 4196
2007 80 5212 416.93 161533 2.58 0.86 4482
2008 84 4902.26 411.79 164172 2.51 1 4902
2009 105 4844 508.6 166854 3.05 1.31 6346
2010 115 4632 532.7 169580 3.14 1.37 6346
2011 115 4900 563.5 172350 3.27 1.03 5047
2012 120 4962 595.39 175165 3.40 1.36 6748
2013 115 5289 608.3 178027 3.4 1.47 7765
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9
AÑOS
2002 0.64 77
2003 0.7 81
2004 0.67 79
2005 0.79 80
2006 0.78 83
2007 0.86 80
2008 1 84
2009 1.31 105
2010 1.37 115
2011 1.03 115
2012 1.36 120
2013 1.47 115
AÑOS
PRECIO SUP. COS.
S/. X Kg. Has.
PRECIO PRODUCCION
S/. X Kg. TM
2002 0.64 519
2003 0.7 450
2004 0.67 397
2005 0.79 474.7
2006 0.78 446.46
2007 0.86 416.93
2008 1 411.79
2009 1.31 508.6
2010 1.37 532.7
2011 1.03 563.5
2012 1.36 595.39
2013 1.47 608.3
AÑOS
PRECIO RENDTO.
S/. X Kg. Kg/Ha
2002 0.64 6740
2003 0.7 5555.6
2004 0.67 5025
2005 0.79 5934
2006 0.78 5379
2007 0.86 5212
2008 1 4902.26
2009 1.31 4844
2010 1.37 4632
2011 1.03 4900
2012 1.36 4962
2013 1.47 5289
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15
AÑOS
2002 0.56 51
2003 0.48 45
2004 0.48 54
2005 0.36 62
2006 0.44 52
2007 0.58 81
2008 0.49 49
2009 0.71 54
2010 0.43 69
2011 0.67 62
2012 0.86 79
2013 0.44 101
AÑOS
PRECIO SUP. COS.
S/. X Kg. Has.
PRECIO PRODUCCION
S/. X Kg. TM
2002 0.56 1,053.0
2003 0.48 625.0
2004 0.48 1,229.4
2005 0.36 1,381.0
2006 0.44 1,235.2
2007 0.58 1,624.3
2008 0.49 1,200.1
2009 0.71 1,387.8
2010 0.43 1,947.9
2011 0.67 1926.5
2012 0.86 2944.19
2013 0.44 3740.6
AÑOS
PRECIO RENDTO.
S/. X Kg. Kg/Ha
2002 0.56 20647
2003 0.48 13877.8
2004 0.48 22766
2005 0.36 22274
2006 0.44 23754
2007 0.58 20052
2008 0.49 24491.84
2009 0.71 25699
2010 0.43 28230
2011 0.67 31072
2012 0.86 37268
2013 0.44 37035
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V. DISCUSIÓN DE DATOS
a. MANZANA
i. PRECIO - SUP. COS.
CORRELACIÓN DE PEARSON
PRECIO HAS
PRECIO 1 0.90112965
HAS 0.90112965 1
Dependent Variable: HAS
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 17:2 7
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient
Std.
Error t-Statistic Prob.
C 42.78341 8.200997 5.216855 0.0004
PRECIO 51.75972 7.874873 6.572769 0.0001
R-squared 0.812035
Mean dependent
var 94.5
Adjusted R-squared 0.793238 S.D. dependent var 17.61456
S.E. of regression 8.00953
Akaike info
criterion 7.150153
Sum squared resid 641.5257 Schwarz criterion 7.230971
Log likelihood -40.90092
Hannan-Quinn
criter. 7.120231
F-statistic 43.20129 Durbin-Watson stat 1.17762
Prob(F-statistic) 0.000063
Tc= 6.572769 Tt= 2.2281
Tc= 6.572769 > Tt= 2.2281
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17
y = 51.76x + 42.783
R² = 0.812
140
120
100
80
60
40
20
0
PRECIO - SUP. COS.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6
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ii. PRECIO – RENDIMIENTO
CORRELACIÓN DE PEARSON
PRECIO RNDTO
PRECIO 1 -0.59708
RNDTO -0.59708 1
Dependent Variable: RNDTO
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 17 :34
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 6411.477 500.4884 12.81044 0
PRECIO -1131.181 480.5858 -2.35376 0.0404
R-squared 0.356506 Mean depend ent var 5281.238
Adjusted R-squared 0.292157 S.D. dependent var 580.9863
S.E. of regression 488.8036 Akaike info criterion 15.37281
Sum squared resid 2389290 Schwarz criterion 15.45363
Log likelihood -90.23686 Hannan-Quinn criter. 15.34289
F-statistic 5.540164 Durbin-Watson stat 1.477333
Prob(F-statistic) 0.040381
Tc=-2.35376 Tt=2.2281
Tc= -2.35376 < Tt=2.2281
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Precio - Rendimiento
y = -1131x + 6411.3
R² = 0.3564
8000.00
7000.00
6000.00
5000.00
4000.00
3000.00
2000.00
1000.00
0.00
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6
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iii. PRECIO – PRODUCCIÓN
CORRELACIÓN DE PEARSON
PRECIO TM
PRECIO 1 0.714576
TM 0.714576 1
Dependent Variable: TM
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 17:3 7
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 325.8332 54.16472 6.015599 0.0001
PRECIO 168.0034 52.01078 3.230166 0.009
R-squared 0.510619 Mean depen dent var 493.6967
Adjusted R-squared 0.461681 S.D. dependent var 72.10027
S.E. of regression 52.90014 Akaike info criterion 10.9257
Sum squared resid 27984.25 Schwarz criterion 11.00652
Log likelihood -63.55421 Hannan-Quinn criter. 10.89578
F-statistic 10.43397 Durbin-Watson stat 0.92097
Prob(F-statistic) 0.009018
Tc= 3.230166 Tt=2.2281
Tc=3.230166 > Tt=2.2281
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21
y = 168x + 325.83
R² = 0.5106
700.00
600.00
500.00
400.00
300.00
200.00
100.00
0.00
Precio - Produccion
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6
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22
b. MAÍZ CHALA
i. PRECIO – SUP. COS.
CORRELACION DE PEARSON
PRECIO HAS
PRECIO 1 0.68130263
HAS 0.68130263 1
Dependent Variable: HAS
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 18:01
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -30.487 31.56911 -0.96572 0.357
PRECIO 1648.991 560.2611 2.943255 0.0147
R-squared 0.464173 Mean depe ndent var 58.83333
Adjusted R-squared
0.410591 S.D. dependent var 39.24245
S.E. of regression 30.12761 Akaike info criterion 9.799773
Sum squared resid 9076.726 Schwarz criterion 9.88059
Log likelihood -56.7986 Hannan-Quinn criter. 9.769851
F-statistic 8.662749 Durbin-Watson stat 0.520251
Prob(F-statistic) 0.014703
Tc=2.943255
5
Tt=2.2281
Tc=2.943255 > Tt=2.2281
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Precio - Sup. Cos.
y = 1649x - 30.487
R² = 0.4642
140
120
100
80
60
40
20
0
0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08
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ii. PRECIO – RENDIMIENTO
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO RNDTO
PRECIO 1 0.7277064
RNDTO 0.7277064 1
Dependent Variable: RNDTO
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 18:43
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 4281.926 13326.38 0.321312 0.7546
PRECIO 793492.4 236505 3.355077 0.0073
R-squared 0.529557 Mean depend ent var 47262.77
Adjusted R-squared
0.482512 S.D. dependent var 17679.27
S.E. of regression 12717.87 Akaike info criterion 21.89042
Sum squared
resid 1.62E+09 Schwarz criterion 21.97123
Log likelihood -129.3425 Hannan-Quinn criter. 21.86049
F-statistic 11.25654 Durbin-Watson stat 0.53703
Prob(F-statistic) 0.007303
Tc= 3.355077 Tt= 2.2281
Tc= 3.355077 > Tt=2.2281
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Precio - Rendimiento
y = 793492x + 4281.9
R² = 0.5296
80000.0
70000.0
60000.0
50000.0
40000.0
30000.0
20000.0
10000.0
0.0
0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08
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26
iii. PRECIO – PRODUCCIÓN
ANALISIS DE CORRELACIÓN
PRECIO TM
PRECIO 1 0.6488933
TM 0.6488933 1
Dependent Variable: TM
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 18:28
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -3324.138 2587.138 -1.284871 0.2278
PRECIO 123824.1 45914.27 2.696854 0.0224
R-squared 0.421063 Mean depen dent var 3383
Adjusted R-squared 0.363169 S.D. dependent var 3093.924
S.E. of regression 2469.004 Akaike info criterion 18.61203
Sum squared resid 6.10E+07 Schwarz criterion 18.69285
Log likelihood -109.6722 Hannan-Quinn criter. 18.58211
F-statistic 7.273022 Durbin-Watson stat 0.430782
Prob(F-statistic) 0.022434
Tc= 2.696854
Tt=2.2281
Tc= 2.696854 > Tt= 2.2281
28. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
27
Precio - Producción
y = 123824x - 3324.1
R² = 0.4211
9000.00
8000.00
7000.00
6000.00
5000.00
4000.00
3000.00
2000.00
1000.00
0.00
-1000.00
-2000.00
0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08
29. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
28
c. TRIGO
i. PRECIO – SUP. COS.
ANALISIS DE CORRELACIÓN
PRECIO HAS
PRECIO 1 -0.51988782
HAS -0.51988782 1
Dependent Variable: HAS
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 18:54
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 184.6398 31.68288 5.827748 0.0002
PRECIO -46.31051 24.06285 -1.924565 0.0832
R-squared 0.270283 Mean depen dent var 126.25
Adjusted R-squared
0.197312 S.D. dependent var 35.29647
S.E. of regression 31.62312 Akaike info criterion 9.896666
Sum squared
resid 10000.22 Schwarz criterion 9.977484
Log likelihood -57.38 Hannan-Quinn criter. 9.866744
F-statistic 3.703949 Durbin-Watson stat 2.295703
Prob(F-statistic) 0.083179
Tc= -1.924565 Tt=2.2281
Tc=-1.924565 < Tt= 2.2281
30. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
29
Precio - Sup. Cos.
y = -46.311x + 184.64
R² = 0.2703
200
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
31. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
30
ii. PRECIO – RENDIMIENTO
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO RNDTO
PRECIO 1 -0.66503158
RNDTO -0.66503158 1
Dependent Variable: RNDTO
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 19:33
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1621.011 121.236 13.37071 0
PRECIO -259.2884 92.07762 -2.815977 0.0183
R-squared 0.442267 Mean depen dent var 1294.092
Adjusted R-squared
0.386494 S.D. dependent var 154.4907
S.E. of regression 121.0074 Akaike info criterion 12.58059
Sum squared
resid 146427.8 Schwarz criterion 12.66141
Log likelihood -73.48355 Hannan-Quinn criter. 12.55067
F-statistic 7.929726 Durbin-Watson stat 0.9206
Prob(F-statistic) 0.018286
Tc= -2.815977 Tt= 2.2281
Tc= -2.815977 < Tt= 2.2281
32. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
31
Precio - Rendimiento
y = -259.29x + 1621
R² = 0.4423
1800.00
1600.00
1400.00
1200.00
1000.00
800.00
600.00
400.00
200.00
0.00
0 0.5 1 1.5 2
33. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
32
iii. PRECIO – PRODUCCIÓN
ANALISIS DE CORRELACIÓN
PRECIO TM
PRECIO 1 -0.65389099
TM -0.65389099 1
Dependent Variable: TM
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 19:41
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 275.7745 42.59416 6.474468 0.0001
PRECIO -88.41337 32.34987 -2.733037 0.0211
R-squared 0.427573 Mean depe ndent var 164.3
Adjusted R-squared
0.370331 S.D. dependent var 53.57645
S.E. of regression 42.51383 Akaike info criterion 10.48855
Sum squared
resid 18074.25 Schwarz criterion 10.56937
Log likelihood -60.93129 Hannan-Quinn criter. 10.45863
F-statistic 7.469489 Durbin-Watson stat 2.394711
Prob(F-statistic) 0.021083
Tc= -2.733037 Tt= 2.2281
Tc= -2.733037 < Tt= 2.2281
34. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
33
Precio - Producción
y = -88.417x + 275.78
R² = 0.4276
300.0
250.0
200.0
150.0
100.0
50.0
0.0
0 0.5 1 1.5 2
35. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
34
d. LIMA
i. PRECIO – SUP. COS.
ANALISIS DE CORRELACIÓN
PRECIO HAS
PRECIO 1 0.89560931
HAS 0.89560931 1
Dependent Variable: HAS
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 19:49
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -95.85302 23.11276 -4.14719 0.002
PRECIO 73.74356 11.58273 6.366684 0.0001
R-squared 0.802116 Mean depen dent var 48.5
Adjusted R-squared
0.782328 S.D. dependent var 33.30984
S.E. of regression 15.54083 Akaike info criterion 8.47583
Sum squared
resid 2415.174 Schwarz criterion 8.556648
Log likelihood -48.85498 Hannan-Quinn criter. 8.445909
F-statistic 40.53467 Durbin-Watson stat 1.185056
Prob(F-statistic) 0.000082
Tc= 6.366684 Tt= 2.2281
Tc= 6.366684 > Tt= 2.2281
36. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
35
Precio - Sup. Cos.
y = 73.744x - 95.853
R² = 0.8021
120
100
80
60
40
20
0
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
37. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
36
ii. PRECIO – RENDIMIENTO
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO RNDTO
PRECIO 1 0.43583414
RNDTO 0.43583414 1
Dependent Variable: RNDTO
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 19:54
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 5512.53 371.3698 14.84378 0
PRECIO 284.991 186.1082 1.531319 0.1567
R-squared 0.189951 Mean depen dent var 6070.4
Adjusted R-squared
0.108947 S.D. dependent var 264.5313
S.E. of regression 249.706 Akaike info criterion 14.02946
Sum squared
resid 623530.6 Schwarz criterion 14.11027
Log likelihood -82.17674 Hannan-Quinn criter. 13.99954
F-statistic 2.344938 Durbin-Watson stat 2.043647
Prob(F-statistic) 0.156691
Tc= 1.531319 Tt= 2.2281
Tc= 1.531319 < Tt= 2.2281
38. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
37
y = 285.07x + 5512.4
R² = 0.19
6500
6400
6300
6200
6100
6000
5900
5800
5700
5600
Precio - Rendimiento
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
39. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
38
iii. PRECIO – PRODUCCIÓN
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO TM
PRECIO 1 0.88620518
TM 0.88620518 1
Dependent Variable: TM
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 20:23
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -619.2429 154.6891 -4.003144 0.0025
PRECIO 468.9185 77.52089 6.04893 0.0001
R-squared 0.78536 Mean depe ndent var 298.665
Adjusted R-squared
0.763896 S.D. dependent var 214.0573
S.E. of regression 104.0117 Akaike info criterion 12.2779
Sum squared
resid 108184.3 Schwarz criterion 12.35871
Log likelihood -71.66737 Hannan-Quinn criter. 12.24797
F-statistic 36.58956 Durbin-Watson stat 1.094166
Prob(F-statistic) 0.000124
Tc= 6.04893 Tt= 2.2281
Tc= 6.04893 > Tt= 2.2281
40. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
39
Precio - Producción
y = 468.93x - 619.26
R² = 0.7854
800
700
600
500
400
300
200
100
0
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
41. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
FACULTAD DE CIECIAS JURÍDICAS, EMPRESARIALES Y PEDAGÓGICAS
CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
40
e. CEBOLLA
i. PRECIO – SUP. COS.
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO HAS
PRECIO 1 0.1183611
HAS 0.1183611 1
Dependent Variable: HAS
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 20:34
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 55.82633 20.31239 2.748388 0.0205
PRECIO 13.70524 36.35919 0.37694 0.7141
R-squared 0.014009 Mean depen dent var 63.25
Adjusted R-squared
-0.08459 S.D. dependent var 16.53715
S.E. of regression 17.22239 Akaike info criterion 8.681309
Sum squared
resid 2966.106 Schwarz criterion 8.762127
Log likelihood -50.08785 Hannan-Quinn criter. 8.651388
F-statistic 0.142084 Durbin-Watson stat 1.160943
Prob(F-statistic) 0.714093
Tc= 0.37694 Tt= 2.2281
Tc= 0.37694 < Tt= 2.2281
42. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
41
y = 13.705x + 55.826
R² = 0.014
120
100
80
60
40
20
0
Precio - Sup. Cos.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
43. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
42
ii. PRECIO – RENDIMIENTO
ANALISIS DE CORRELACION
PRECIO RNDTO
PRECIO 1 0.40914423
RNDTO 0.40914423 1
Dependent Variable: RNDTO
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 20:40
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 14925.75 7762.13 1.922894 0.0834
PRECIO 19701.17 13894.22 1.41794 0.1866
R-squared 0.167399 Mean depen dent var 25597.22
Adjusted R-squared
0.084139 S.D. dependent var 6876.99
S.E. of regression 6.58E+03 Akaike info criterion 20.57287
Sum squared
resid 4.33E+08 Schwarz criterion 20.65369
Log likelihood -1.21E+02 Hannan-Quinn criter. 20.54295
F-statistic 2.010555 Durbin-Watson stat 0.781725
Prob(F-statistic) 0.186608
Tc= 1.41794 Tt= 2.2281
Tc= 1.41794 < Tt= 2.2281
44. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
43
y = 19701x + 14926
R² = 0.1674
40000
35000
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
Precio - Rendimiento
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
45. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
44
iii. PRECIO – PRODUCCIÓN
ANALISIS DE CORRELACIÓN
PRECIO TM
PRECIO 1 0.2559069
TM 0.2559069 1
Dependent Variable: TM
Method: Least Squares
Date: 08/03/14 Time: 20:45
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 848.6421 1038.126 0.817475 0.4327
PRECIO 1555.582 1858.247 0.837124 0.4221
R-squared 0.065488 Mean depe ndent var 1691.249
Adjusted R-squared
-0.027963 S.D. dependent var 868.1481
S.E. of regression 880.2024 Akaike info criterion 16.54919
Sum squared
resid 7747562 Schwarz criterion 16.63001
Log likelihood -97.29516 Hannan-Quinn criter. 16.51927
F-statistic 0.700776 Durbin-Watson stat 0.587194
Prob(F-statistic) 0.422078
Tc= 0.837124 Tt= 2.2281
Tc= 0.837124 < Tt= 2.2281
<
46. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
45
Precio - Producción
y = 1555.6x + 848.62
R² = 0.0655
4,000.0
3,500.0
3,000.0
2,500.0
2,000.0
1,500.0
1,000.0
500.0
0.0
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
47. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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46
VI. PRUEBA DE HIPOTESIS
a. MANZANA
i. PRECIO/SUP.COS.
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, y
por supuesto la hipótesis alterna la confirmo.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la superficie cosechada,
con un error del 5%.
ii. PRECIO/RNDTO
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, por
lo tanto la hipótesis alterna la rechazo.
β₁ es débil
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y el rendimiento, con un
error del 5%.
iii. PRECIO/PRODUCCIÓN
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, por
lo tanto la hipótesis alterna la confirmo.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la producción, con un
error del 5%.
48. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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47
b. MAÍZ CHALA
i. PRECIO/SUP.COS.
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, y
por supuesto acepto la hipótesis alterna.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la superficie cosechada,
con un error del 5%.
ii. PRECIO/RNDTO
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, y
por supuesto acepto la hipótesis alterna.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y el rendimiento, con un
error del 5%.
iii. PRECIO/PRODUCCIÓN
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, por
lo tanto acepto la hipótesis alterna.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la producción, con un
error del 5%.
49. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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48
c. TRIGO
i. PRECIO/SUP.COS.
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, y
por supuesto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la superficie cosechada,
con un error del 5%.
ii. PRECIO/RNDTO
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, y
por supuesto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y el rendimiento, con un
error del 5%.
iii. PRECIO/PRODUCCIÓN
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, por
lo tanto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la producción, con un
error del 5%.
50. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
49
d. LIMA
i. PRECIO/SUP.COS.
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, y
por supuesto acepto la hipótesis alterna.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la superficie cosechada,
con un error del 5%.
ii. PRECIO/RNDTO
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, por
lo tanto la hipótesis alterna la rechazo.
β₁ es débil
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y el rendimiento, con un
error del 5%.
iii. PRECIO/PRODUCCIÓN
Como el Tc > Tt , entonces rechazo la hipótesis nula, por
lo tanto acepto la hipótesis alterna.
β₁ es significativo.
Decisión: Los datos si se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la producción, con un
error del 5%.
51. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERIA COMERCIAL
50
e. CEBOLLA
i. PRECIO/SUP.COS.
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, y
por supuesto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la superficie cosechada,
con un error del 5%.
ii. PRECIO/RNDTO
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, y
por supuesto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y el rendimiento, con un
error del 5%.
iii. PRECIO/PRODUCCIÓN
Como el Tc < Tt , entonces acepto la hipótesis nula, por
lo tanto rechazo la hipótesis alterna.
β₁ no es significativo.
Decisión: Los datos no se ajustan a una regresión lineal
significativa entre el precio y la producción, con un
error del 5%.
52. UNIVERSIDAD JOSÉ CARLOS MARIÁTEGUI
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51
VII. CONCLUSIÓN
1. En el producto Manzana concluimos que la variable precio
tiene una alta correlación directa con la variable superficie
cosechada del 90.11% y con la variable producción del
71.45%; pero vemos que con la variable rendimiento existe
una relación inversamente proporcional del -59.70%.
2. En el producto Maíz Chala concluimos que existe una
correlación positiva – directa con sus tres variables
Precio/Sup. Cos. del 68.13%, Precio/Rndto del 72.77% y
Precio/Producción del 64.88%
3. En el producto Trigo concluimos que existe una correlación
negativa o una relación inversamente proporcional entre
todas sus variables, Precio/Sup. Cos. del 51.98% Precio/
Rndto del -66.50%, y Precio/Producción del -65.38%.
4. En el producto Lima concluimos que existe una correlación
bastante alta entre las variables precio/sup. cos. del 89.56%,
precio/producción del 88.62%; y una correlación regular
entre Precio/ Rndto del 43.58%.
5. En el producto Cebolla podemos concluir que existe una
correlación directamente proporcional entre sus variables
Precio/ Sup. Cos. del 11.83%, lo cual es muy baja,
Precio/Rndto del 40.91% y Precio/Producción del 25.59%.
VIII. RECOMENDACIÓN
Como recomendación deberíamos enfocarnos más en los
productos que más ingresos nos dé por hectáreas, sea más
rendidor.