Tarea 2 - Lourdes y Nayeli

Froggy Jumps

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Idea de distribuciones de probabilidad

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Lou López

Guatemala

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Tarea 2 - Lourdes y Nayeli


Froggy Jumps Tarea 2 - Lourdes y NayeliOnline version Idea de distribuciones de probabilidad by Lou López 1 Idea: Un analista en una cadena de restaurantes. El objetivo es reducir el desperdicio de comida usando modelos estadísticos que permitan predecir cuántos platos no se consumen completamente cada día. a El objetivo es divertir a las personas b El objetivo es reducir el desperdicio de comida c El objetivo es saltar como una rana feliz 2 Distribución 1: uso la distribución Binomial para calcular la probabilidad de que un cliente termine o no su plato. Cada cliente tiene dos resultados: lo termina o deja comida. a Los dos resultados son lo termina o deja la comida b Los resultados son de 1 a 5 c los resultados son estrellas en mi habitación 3 Aplicación Binomial: puedo estimar cuántos clientes dejarán comida en un día. Esto ayuda a identificar platos con mayor probabilidad de desperdicio y ajustar porciones. a Identificar platos con mayor probabilidad de no ser terminados. b Contar cuántas servilletas se usaron. c Cambiar el nombre del plato a algo más elegante. 4 Distribución 2: uso la distribución de Poisson para analizar el número de platos desperdiciados por día. Me permite estudiar eventos contables en un periodo determinado. a Elegir un número al azar cada día. b Revisar el clima para decidir cuánto sobra. c Modelar la cantidad de platos desperdiciados en un periodo 5 Aplicaición Poisson: estimo el promedio diario de platos desperdiciados y detecto días anormales, como fines de semana o promociones con exceso de producción. a Culpar automáticamente al mesero. b Identificar días con valores fuera del promedio esperado c Pensar que es mala suerte. 6 Datos necesarios: número de clientes diarios, platos servidos, platos no terminados, tipo de plato, tamaño de porción en gramos y día de la semana. a Número de clientes y platos desperdiciados diariamente b Color favorito del cliente. c Música que suena en la cocina. 7 Tipos de datos: clientes y platos: cuantitativo discreto. Tamaño de porción y precio: cuantitativo continuo. Tipo de plato: cualitativo nominal. Día de la semana: cualitativo ordinal. a Clasificar correctamente cada variable según su tipo de dato. b Decidir el tipo según lo que suene bonito. c Poner todos como “dato especial”. 8 Principios éticos: se usan datos agregados, sin información personal. La base de datos debe estar protegida y solo utilizada para mejorar procesos y sostenibilidad. a Publicar estadísticas con nombres completos. b Guardar la base en una USB sin contraseña. c Garantizar anonimato y uso responsable de la información. 9 Resultados supuestos: supongamos 200 clientes diarios y probabilidad 0.65 de terminar el plato. Entonces 35% dejaría comida, lo que indica posible exceso en porciones. a Ignorar el resultado. b Ajustar tamaño de porción según probabilidad observada. c Servir porciones aún más grandes. 10 Resultados Poisson: si el promedio es 60 platos desperdiciados por día y los fines de semana sube a 90, hay un comportamiento anormal que requiere ajuste en producción. a Ajustar producción en días de mayor demanda. b Cocinar lo mismo siempre. c Pensar que los platos desaparecen mágicamente. 11 Propuesta: reducir gramaje en platos con alto desperdicio, ofrecer tamaños pequeños y grandes, y ajustar producción según demanda estimada. a Optimizar porciones y producción con base en datos. b Cambiar el uniforme del chef. c Servir comida en platos más pequeños para que parezca menos. 12 Plan de ejecución: Fase 1: recolección y análisis de datos. Fase 2: ajustes en menú y producción y Fase 3: reevaluar distribuciones después de tres meses. a Hacer cambios sin medir nada. b Esperar a ver qué pasa. c Aplicar mejoras y medir nuevamente resultados 13 Cuándo volver al paso 1: se repite el análisis si cambia el menú, precios, promociones o cada seis meses para mantener control y mejora continua. a Nunca volver a revisar. b Reanalizar ante cambios o periódicamente c Solo cuando haya una queja viral.

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Distribución 1: uso la distribución Binomial para calcular la probabilidad de que un cliente termine o no su plato. Cada cliente tiene dos resultados: lo termina o deja comida.

Aplicación Binomial: puedo estimar cuántos clientes dejarán comida en un día. Esto ayuda a identificar platos con mayor probabilidad de desperdicio y ajustar porciones.

Distribución 2: uso la distribución de Poisson para analizar el número de platos desperdiciados por día. Me permite estudiar eventos contables en un periodo determinado.

Aplicaición Poisson: estimo el promedio diario de platos desperdiciados y detecto días anormales, como fines de semana o promociones con exceso de producción.

Datos necesarios: número de clientes diarios, platos servidos, platos no terminados, tipo de plato, tamaño de porción en gramos y día de la semana.

Tipos de datos: clientes y platos: cuantitativo discreto. Tamaño de porción y precio: cuantitativo continuo. Tipo de plato: cualitativo nominal. Día de la semana: cualitativo ordinal.

Principios éticos: se usan datos agregados, sin información personal. La base de datos debe estar protegida y solo utilizada para mejorar procesos y sostenibilidad.

Resultados supuestos: supongamos 200 clientes diarios y probabilidad 0.65 de terminar el plato. Entonces 35% dejaría comida, lo que indica posible exceso en porciones.

Resultados Poisson: si el promedio es 60 platos desperdiciados por día y los fines de semana sube a 90, hay un comportamiento anormal que requiere ajuste en producción.

Propuesta: reducir gramaje en platos con alto desperdicio, ofrecer tamaños pequeños y grandes, y ajustar producción según demanda estimada.

Plan de ejecución: Fase 1: recolección y análisis de datos. Fase 2: ajustes en menú y producción y Fase 3: reevaluar distribuciones después de tres meses.

Cuándo volver al paso 1: se repite el análisis si cambia el menú, precios, promociones o cada seis meses para mantener control y mejora continua.