Determinar probabilidad Normal
El volumen de negociaciones en la Bolsa de Nueva York es más intenso en la primera media hora (en la ma?ana temprano) y la última media hora (al final de la tarde) de un día de trabajo. A continuación se presentan los volúmenes (en millones de acciones) de 13 días de enero y febrero.
214, 163, 265, 194, 180,202, 198, 212, 201, 174, 171, 211, 211
La distribución de probabilidad de los vol?menes de negociaciones es aproximadamente normal.
a) Calcule la media y la desviaci?n est?ndar a usar como estimaciones de la media y de la desviaci?n est?ndar de la población.
b. ¿Cuál es la probabilidad de que, en un día elegido al azar, el volumen de negociaciones en la ma?ana temprano sea superior a 180 millones de acciones?
c. ?Cu?l es la probabilidad de que, en un d?a elegido al azar, el volumen de negociaciones en la mañana temprano sea superior a 230 millones de acciones?
d. ¿Cuántas acciones deber?n ser negociadas para que el volumen de negociaciones en la ma?ana temprano de un d?a determinado pertenezca al 5% de los días de mayor movimiento?
Generando la muestra
'Primero: Generamos los valores de las acciones de 13 dias '
## [1] "Primero: Generamos los valores de las acciones de 13 dias "
muestra <- c(214, 163, 265, 194, 180,202, 198, 212, 201, 174, 171, 211, 211)
muestra
## [1] 214 163 265 194 180 202 198 212 201 174 171 211 211
b. ¿Cuál es la probabilidad de que, en un día elegido al azar, el volumen de negociaciones en la mañana temprano sea superior a 180 millones de acciones?
superior180 <- pnorm(180, mean = media, sd = desv, lower.tail = F)
superior180
## [1] 0.7752482
c) ¿Cuál es la probabilidad de que, en un día elegido al azar, el volumen de negociaciones en la mañana temprano sea superior a 230 millones de acciones?
superior230 <- pnorm(230, mean = media, sd = desv, lower.tail = F)
superior230
## [1] 0.1222313
d. ¿Cuántas acciones deberán ser negociadas para que el volumen de negociaciones en la mañana temprano de un día determinado pertenezca al 5% de los días de mayor movimiento?
# 5% = 5/100
acciones5porc <- qnorm(5/100, mean = media, sd = desv)
acciones5porc
## [1] 156.8609