ARMS Total Canasto ARMS Ultimo Mes: 2020019

1.0 Análisis Tendencial

Evalulas las tendencias (crecimientos/decrecimiento) de las series a total indice por mercado de reporte y análisis de contribución de estás variaciones a nivel categoría . ## SERIE DE TIEMPO

## `summarise()` regrouping output by 'period_id', 'period_name', 'mbd_id' (override with `.groups` argument)

Varciones Trimestrales Semestrales Anuales (t vs t-1)

Variación Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
Gye_T -13.965 -21.886 6.207 -9.753 2.937 2.523 13.411 NA
Uio_T -37.154 -20.615 -0.613 1.444 0.12 -6.111 -0.959 NA
RC_T -21.611 -18.594 9.292 -10.387 -0.652 3.755 9.486 NA
RS_T -29.166 -24.86 8.293 -2.172 -3.759 -3.227 3.6 NA
OP_T -53.335 -40.417 -0.238 -12.399 -2.276 2.528 6.844 NA
Variación Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
Gye_S -25.153 -5.606 10.566 NA
Uio_S -35.561 1.194 -6.507 NA
RC_S -24.167 -6.53 8.1 NA
RS_S -33.262 -0.067 -3.366 NA
OP_S -56.359 -13.51 4.715 NA
Variación Anual t vs t-1
a1vsa2
Gye_A -29.349
Uio_A -34.792
RC_A -29.119
RS_A -33.307
OP_A -62.255

2.0 Análisis WnFactor y Zfactor

Analizar tendencialmente los Wn Factor a nivel tienda calculado con X y compararlos con Z, con el objetivo de determinar tendencias que causen alerta o diferencias significativas entre la varible calculado por ambos métodos.

NSHEDS V 1.0

## `summarise()` regrouping output by 'period_id', 'mbd_id', 'mbd_name' (override with `.groups` argument)

GUAYAQUIL

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
mes media mediana sd IQR max min DN_X DN_Z n-manejante
2018019 0.354 0.327 0.152 0.208 0.970 0.091 91.381 100 258
2018020 0.349 0.316 0.147 0.186 0.968 0.091 90.427 100 259
2018021 0.340 0.317 0.147 0.194 0.933 0.088 89.696 100 264
2018022 0.351 0.315 0.150 0.192 0.902 0.114 91.619 100 261
2018023 0.350 0.326 0.139 0.199 0.827 0.116 92.477 100 264
2018024 0.348 0.332 0.143 0.176 0.898 0.116 91.230 100 262
2019013 0.343 0.324 0.138 0.192 0.904 0.117 89.649 100 261
2019014 0.340 0.315 0.145 0.187 0.862 0.113 90.876 100 267
2019015 0.344 0.305 0.139 0.211 0.725 0.115 91.042 100 265
2019016 0.345 0.317 0.142 0.219 0.725 0.115 90.516 100 262
2019017 0.347 0.333 0.138 0.181 0.861 0.116 88.935 100 256
2019018 0.341 0.335 0.130 0.199 0.840 0.112 89.080 100 261
2019019 0.345 0.347 0.142 0.216 0.852 0.115 90.510 100 262
2019020 0.349 0.351 0.137 0.222 0.779 0.116 91.193 100 261
2019021 0.354 0.372 0.137 0.220 0.779 0.116 90.579 100 256
2019022 0.350 0.343 0.136 0.197 0.883 0.126 90.209 100 258
2019023 0.344 0.334 0.129 0.182 0.880 0.131 87.844 100 255
2019024 0.341 0.334 0.130 0.175 0.879 0.131 88.756 100 260
2020013 0.340 0.322 0.128 0.164 0.883 0.141 88.170 100 259
2020014 0.340 0.320 0.124 0.168 0.879 0.140 88.460 100 260
2020015 0.355 0.334 0.129 0.174 0.910 0.145 89.417 100 252
2020016 0.357 0.351 0.129 0.175 0.924 0.147 76.032 100 213
2020017 0.369 0.366 0.125 0.182 0.942 0.150 76.393 100 207
2020018 0.377 0.374 0.138 0.197 0.949 0.151 86.343 100 229
2020019 0.385 0.412 0.147 0.213 0.944 0.158 88.277 100 229

QUITO

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
mes media mediana sd IQR max min DN_X DN_Z n-manejante
2018019 0.4 0.3 0.2 0.4 0.9 0.1 98.8 100 259
2018020 0.4 0.4 0.2 0.3 0.9 0.2 98.8 100 250
2018021 0.4 0.3 0.2 0.3 0.9 0.2 98.9 100 264
2018022 0.4 0.3 0.2 0.4 1.0 0.1 98.9 100 265
2018023 0.4 0.3 0.2 0.4 0.8 0.1 98.4 100 270
2018024 0.4 0.3 0.2 0.3 1.0 0.1 98.4 100 268
2019013 0.4 0.3 0.2 0.3 1.0 0.1 98.9 100 268
2019014 0.4 0.3 0.2 0.3 1.1 0.1 99.0 100 264
2019015 0.4 0.3 0.2 0.3 1.1 0.1 99.0 100 265
2019016 0.4 0.3 0.2 0.3 1.0 0.2 98.0 100 263
2019017 0.4 0.4 0.2 0.3 1.0 0.2 97.3 100 262
2019018 0.4 0.4 0.2 0.4 1.0 0.1 97.4 100 260
2019019 0.4 0.4 0.2 0.4 1.0 0.1 95.8 100 257
2019020 0.4 0.4 0.2 0.4 1.0 0.1 95.3 100 252
2019021 0.4 0.4 0.2 0.3 1.0 0.1 96.3 100 254
2019022 0.4 0.3 0.2 0.3 1.0 0.1 95.7 100 256
2019023 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.2 96.1 100 252
2019024 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.1 96.4 100 248
2020013 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.1 97.7 100 250
2020014 0.4 0.3 0.2 0.3 1.0 0.1 96.9 100 255
2020015 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.2 93.6 100 222
2020016 0.4 0.5 0.2 0.3 1.1 0.2 84.9 100 194
2020017 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.2 75.0 100 189
2020018 0.4 0.4 0.2 0.3 1.1 0.2 81.3 100 207
2020019 0.4 0.4 0.2 0.3 1.0 0.2 83.7 100 215

RESTO COSTA

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
## Warning: The `value` argument of ``names<-`()` must have the same length as `x` as of tibble 3.0.0.
## `names` must have length 10, not 11.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.
mes media mediana sd IQR max min DN_X DN_Z suma
2018019 0.259 0.218 0.155 0.232 0.803 0.038 98.282 100 379
2018020 0.266 0.222 0.171 0.199 0.923 0.038 98.706 100 371
2018021 0.258 0.216 0.162 0.187 0.925 0.038 97.762 100 379
2018022 0.254 0.222 0.158 0.180 0.814 0.032 98.391 100 388
2018023 0.244 0.211 0.158 0.199 0.817 0.033 97.906 100 402
2018024 0.238 0.188 0.153 0.216 0.739 0.010 97.460 100 410
2019013 0.240 0.203 0.142 0.228 0.608 0.006 97.088 100 405
2019014 0.239 0.199 0.142 0.226 0.609 0.007 95.345 100 399
2019015 0.241 0.198 0.146 0.226 0.608 0.007 97.045 100 403
2019016 0.239 0.199 0.145 0.227 0.610 0.007 97.031 100 406
2019017 0.238 0.198 0.144 0.215 0.608 0.007 97.910 100 411
2019018 0.238 0.197 0.150 0.203 0.734 0.029 96.272 100 405
2019019 0.236 0.195 0.146 0.211 0.706 0.029 96.463 100 409
2019020 0.232 0.193 0.148 0.216 0.704 0.029 95.555 100 411
2019021 0.236 0.198 0.149 0.191 0.701 0.029 96.091 100 407
2019022 0.233 0.208 0.152 0.206 0.796 0.019 95.760 100 411
2019023 0.234 0.209 0.152 0.222 0.813 0.019 95.819 100 409
2019024 0.236 0.210 0.153 0.222 0.816 0.019 95.985 100 407
2020013 0.237 0.211 0.155 0.224 0.820 0.019 95.669 100 403
2020014 0.236 0.207 0.155 0.215 0.821 0.019 95.966 100 407
2020015 0.245 0.210 0.161 0.219 0.845 0.020 94.438 100 386
2020016 0.252 0.217 0.164 0.217 0.858 0.020 80.767 100 320
2020017 0.246 0.211 0.168 0.214 0.991 0.020 76.591 100 311
2020018 0.247 0.221 0.170 0.226 1.038 0.020 87.016 100 352
2020019 0.245 0.211 0.168 0.221 1.030 0.020 91.701 100 375

RESTO SIERRA

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
mes media mediana sd IQR max min DN_X DN_Z suma
2018019 0.256 0.254 0.164 0.233 0.700 0.025 96.996 100 379
2018020 0.258 0.242 0.171 0.215 0.700 0.025 96.826 100 375
2018021 0.252 0.241 0.159 0.239 0.697 0.025 96.577 100 384
2018022 0.249 0.235 0.151 0.180 0.682 0.015 96.964 100 390
2018023 0.247 0.224 0.156 0.183 0.701 0.015 97.208 100 394
2018024 0.245 0.226 0.158 0.197 0.714 0.016 97.197 100 396
2019013 0.247 0.230 0.156 0.198 0.720 0.016 97.258 100 393
2019014 0.250 0.230 0.162 0.193 0.859 0.016 97.145 100 388
2019015 0.249 0.228 0.167 0.189 0.853 0.016 96.708 100 388
2019016 0.246 0.229 0.158 0.202 0.780 0.016 96.164 100 391
2019017 0.245 0.225 0.158 0.201 0.777 0.016 96.139 100 393
2019018 0.242 0.238 0.147 0.184 0.666 0.017 96.516 100 399
2019019 0.246 0.242 0.148 0.186 0.581 0.018 96.523 100 392
2019020 0.252 0.245 0.149 0.188 0.589 0.018 97.265 100 386
2019021 0.254 0.247 0.153 0.190 0.585 0.018 97.645 100 385
2019022 0.251 0.246 0.154 0.218 0.663 0.018 97.750 100 390
2019023 0.251 0.248 0.151 0.221 0.670 0.018 97.270 100 387
2019024 0.257 0.247 0.156 0.222 0.667 0.019 97.513 100 380
2020013 0.259 0.246 0.158 0.221 0.664 0.019 97.658 100 377
2020014 0.255 0.252 0.155 0.226 0.661 0.019 97.151 100 381
2020015 0.271 0.276 0.160 0.233 0.734 0.019 92.874 100 343
2020016 0.275 0.274 0.165 0.254 0.739 0.019 75.579 100 275
2020017 0.265 0.247 0.167 0.221 0.736 0.019 75.073 100 283
2020018 0.261 0.239 0.164 0.219 0.734 0.019 81.816 100 313
2020019 0.260 0.240 0.162 0.221 0.736 0.019 85.123 100 328

OP

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
mes media mediana sd IQR max min DN_X DN_Z suma
2018019 0.126 0.093 0.111 0.101 0.747 0.011 98.268 100 780
2018020 0.127 0.093 0.113 0.106 0.843 0.011 98.118 100 773
2018021 0.124 0.093 0.112 0.117 0.841 0.011 98.449 100 792
2018022 0.122 0.090 0.115 0.103 0.822 0.009 98.285 100 804
2018023 0.120 0.084 0.111 0.098 0.740 0.009 98.299 100 822
2018024 0.118 0.083 0.111 0.101 0.740 0.008 97.445 100 823
2019013 0.120 0.083 0.114 0.102 0.748 0.008 97.693 100 816
2019014 0.121 0.083 0.114 0.102 0.750 0.008 97.888 100 811
2019015 0.122 0.087 0.111 0.112 0.748 0.006 97.947 100 804
2019016 0.121 0.091 0.110 0.110 0.746 0.006 97.951 100 807
2019017 0.121 0.084 0.112 0.106 0.739 0.006 98.403 100 810
2019018 0.121 0.086 0.113 0.110 0.742 0.005 98.224 100 813
2019019 0.120 0.084 0.113 0.114 0.740 0.005 97.959 100 814
2019020 0.120 0.080 0.112 0.115 0.745 0.005 97.984 100 818
2019021 0.120 0.081 0.113 0.117 0.748 0.005 97.313 100 813
2019022 0.120 0.082 0.116 0.113 0.798 0.007 98.206 100 819
2019023 0.121 0.083 0.118 0.115 0.803 0.008 98.239 100 812
2019024 0.121 0.083 0.118 0.114 0.801 0.008 98.009 100 807
2020013 0.122 0.083 0.119 0.115 0.803 0.008 97.838 100 802
2020014 0.123 0.084 0.121 0.114 0.808 0.008 97.831 100 798
2020015 0.128 0.088 0.123 0.111 0.923 0.008 94.319 100 736
2020016 0.113 0.074 0.101 0.098 0.822 0.008 26.690 100 237
2020017 0.141 0.098 0.125 0.160 0.837 0.013 24.742 100 176
2020018 0.144 0.098 0.142 0.147 0.946 0.008 57.366 100 397
2020019 0.139 0.098 0.141 0.127 0.957 0.008 72.545 100 523

3.0 Análisis Factores de Proyección

DISTANCIAS X/Z -RESUMEN

## `summarise()` regrouping output by 'period_id', 'mbd_name' (override with `.groups` argument)

GUAYAQUIL

Variación Factor Mensual t vs t-1
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 M21 M22 M23 M24 NA
SumXf_M 2.764 12.179 -1.402 -16.203 -2.295 0.83 -1.114 1.154 -2.349 0.437 -0.732 0.384 0.244 4.721 -1.96 -0.607 -1.542 2.968 -2.46 -1.509 -1.065 2.124 2.857 -0.896
SumZf_M 2.076 15.213 -3.054 -13.673 0.301 -0.197 -0.21 1.074 -2.546 0.052 -0.758 0.801 0.935 0.377 -0.639 -0.756 0.358 0.73 -1.712 -1.291 0.93 2.853 0.109 -0.601
Variación Factor Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
SumXf_T -5.449 -6.376 -1.92 1.729 0.274 -0.49 -0.579 NA
SumZf_T -2.619 -4.354 -2.132 1.058 -0.465 -0.875 1.404 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
SumXf_S -9.81 0.89 -0.644 NA
SumZf_S -6.623 -0.252 -0.416 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
a1vsa2
SumXf_A -9.007
SumZf_A -6.859
Variación Factor Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
VtaVol_T -13.965 -21.886 6.207 -9.753 2.937 2.523 13.411 NA
VtaVolZ_T -10.586 -21.524 5.841 -11.316 2.385 2.699 15.534 NA
VtaVolMC_T -15.356 -20.614 4.184 -12.161 1.275 6.15 14.448 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
VtaVol_S -25.153 -5.606 10.566 NA
VtaVolZ_S -23.569 -7.651 11.414 NA
VtaVolMC_S -25.208 -9.755 14.024 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
a1vsa2
VtaVol_A -29.349
VtaVolZ_A -29.417
VtaVolMC_A -32.504

QUITO

Variación Factor Mensual t vs t-1
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 M21 M22 M23 M24 NA
SumXf_M 4.479 9.91 -9.168 -9.76 -4.684 1.15 -0.073 -0.28 -1.457 -0.387 1.283 -0.403 -1.382 6.755 -2.72 -0.484 0.256 -2.441 0.177 -4.46 -0.576 5.233 1.117 -2.246
SumZf_M 3.039 6.201 -9.934 -10.073 -3.244 -0.973 1.277 0.214 -0.101 -0.537 1.007 -0.525 -1.527 0 0.188 -1.074 0 0.069 0.515 0 -0.446 3.575 0.064 -0.078
Variación Factor Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
SumXf_T -9.816 -5.28 -1.502 1.542 0.941 -3.813 0.197 NA
SumZf_T -12.834 -5.471 0.441 -1.06 -1.038 0.053 2.095 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
SumXf_S -10.61 1.251 -3.265 NA
SumZf_S -11.342 -1.359 0.566 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
a1vsa2
SumXf_A -9.491
SumZf_A -12.547
Variación Factor Trimestral t vs t-1
Tri1 Tri2 Tri3 Tri4 Tri5 Tri6 Tri7 Tri8
VtaVol_T -37.154 -20.615 -0.613 1.444 0.12 -6.111 -0.959 NA
VtaVolZ_T -40.2 -20.102 0.822 -0.438 -1.032 -3.404 0.992 NA
VtaVolMC_T -39.592 -22.553 -2.704 -0.798 -5.336 -3.39 1.277 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
Sem1 Sem2 Sem3 Sem4
VtaVol_S -35.561 1.194 -6.507 NA
VtaVolZ_S -35.901 -0.547 -3.428 NA
VtaVolMC_S -38.736 -4.822 -5.371 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
Anu1
VtaVol_A -34.792
VtaVolZ_A -36.251
VtaVolMC_A -41.69

RESTO COSTA

Variación Factor Mensual t vs t-1
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 M21 M22 M23 M24 NA
SumXf_M 6.212 13.601 -5.558 -15.794 -4.45 0.277 -0.813 -0.193 -0.418 -0.707 1.025 -0.665 0.364 7.957 1.236 -0.315 2.02 -2 -5.313 -2.87 -0.856 1.027 -1.167 1.653
SumZf_M 5.735 11.831 -4.598 -14.207 -1.239 0.268 -0.451 0.197 -0.04 -0.4 0.736 -1.076 0.247 -1.774 0.855 0.024 1.33 -0.93 -0.637 -0.557 -0.168 2 -0.546 0.255
Variación Factor Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
SumXf_T -7.976 -8.303 -0.948 2.536 7.223 -5.313 -4.182 NA
SumZf_T -5.883 -5.474 -0.083 -1.155 0.199 -0.655 0.383 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
SumXf_S -12.379 5.607 -3.988 NA
SumZf_S -8.292 -1.098 -0.366 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
a1vsa2
SumXf_A -7.466
SumZf_A -9.299
Tri1 Tri2 Tri3 Tri4 Tri5 Tri6 Tri7 Tri8
VtaVol_T -21.611 -18.594 9.292 -10.387 -0.652 3.755 9.486 NA
VtaVolZ_T -20.266 -17.087 11.108 -11.412 -5.41 6.47 13.469 NA
VtaVolMC_T -21.291 -18.887 12.268 -13 -4.858 6.773 13.708 NA
Sem1 Sem2 Sem3 Sem4
VtaVol_S -24.167 -6.53 8.1 NA
VtaVolZ_S -21.568 -9.091 10.126 NA
VtaVolMC_S -23.333 -9.962 10.862 NA
Anu1
VtaVol_A -29.119
VtaVolZ_A -28.699
VtaVolMC_A -30.971

RESTO SIERRA

Variación Factor Mensual t vs t-1
M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M20 M21 M22 M23 M24 NA
SumXf_M 3.682 9.325 -0.345 -19.162 -6.481 -0.128 0.699 0.586 -1.397 1.272 -0.383 -0.485 -1.39 7.37 0.472 0.177 0.182 -1.689 -0.759 -1.84 -2.519 1.19 0.185 -0.173
SumZf_M 3.395 9.586 -0.127 -18.986 -4.047 -0.648 0.24 0.203 -0.556 0.557 0.406 0.721 -0.228 0.539 -0.022 -0.063 -0.695 -0.062 -0.268 -0.02 0.185 1.924 -0.023 -0.29
Variación Factor Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 NA
SumXf_T -9.669 -9.818 -0.071 1.077 5.096 -2.622 -3.138 NA
SumZf_T -8.406 -9.156 0.163 1.208 -0.014 -0.73 1.35 NA
Variación Factor Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 na
SumXf_S -14.208 3.552 -1.733 NA
SumZf_S -12.903 1.283 -0.072 NA
Variación Factor Anual t vs t-1
a1vsa2
SumXf_A -11.161
SumZf_A -11.785
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 t8vst9
VtaVol_T -29.166 -24.86 8.293 -2.172 -3.759 -3.227 3.6 NA
VtaVolZ_T -30.46 -24.38 8.911 -0.69 -6.989 -1.378 6.159 NA
VtaVolMC_T -28.781 -25.947 6.396 -4.214 -6.603 1.087 5.313 NA
s1vss2 s2vss3 s3vss4 s4vss5
VtaVol_S -33.262 -0.067 -3.366 NA
VtaVolZ_S -33.163 -0.022 -1.981 NA
VtaVolMC_S -34.638 -4.526 0.28 NA
A1vsA2
VtaVol_A -33.307
VtaVolZ_A -33.177
VtaVolMC_A -37.596

OP

Variación Trimestral t vs t-1
t1vst2 t2vst3 t3vst4 t4vst5 t5vst6 t6vst7 t7vst8 t8vst9
VtaVol_T -53.335 -40.417 -0.238 -12.399 -2.276 2.528 6.844 NA
VtaVolZ_T -51.188 -39.136 0.371 -12.269 -3.487 3.07 5.138 NA
VtaVolMC_T -50.867 -41.288 -2.988 -13.463 -1.87 1.617 5.917 NA
Variación Semestral t vs t-1
s1vss2 s2vss3 s3vss4 s4vss5
VtaVol_S -56.359 -13.51 4.715 NA
VtaVolZ_S -54.63 -13.665 3.81 NA
VtaVolMC_S -56.885 -15.56 3.559 NA
Variación Anual t vs t-1
A1vsA2
VtaVol_A -62.255
VtaVolZ_A -60.83
VtaVolMC_A -63.593

4.0 Análisis Concentración

## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name', 'mbd_id', 'period_id' (override with `.groups` argument)
## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name' (override with `.groups` argument)
## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name' (override with `.groups` argument)
## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name' (override with `.groups` argument)
## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name' (override with `.groups` argument)
## `summarise()` regrouping output by 'mbd_name' (override with `.groups` argument)

QUITO

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Estadisticos de la Importancia por tienda proyectadao
Mes Media Mediana SD IQR Max Min Sum n
2018019 0.386 0.269 0.401 0.340 3.194 0.011 100 259
2018020 0.400 0.291 0.402 0.346 3.010 0.001 100 250
2018021 0.379 0.260 0.385 0.338 3.219 0.000 100 264
2018022 0.377 0.271 0.368 0.341 3.030 0.000 100 265
2018023 0.370 0.268 0.369 0.349 2.995 0.000 100 270
2018024 0.373 0.269 0.389 0.345 3.390 0.000 100 268
2019013 0.373 0.272 0.402 0.331 4.161 0.002 100 268
2019014 0.379 0.278 0.384 0.330 3.568 0.002 100 264
2019015 0.377 0.278 0.381 0.375 3.684 0.004 100 265
2019016 0.380 0.284 0.373 0.351 3.241 0.010 100 263
2019017 0.382 0.292 0.356 0.352 2.914 0.007 100 262
2019018 0.385 0.302 0.353 0.374 2.682 0.002 100 260
2019019 0.389 0.289 0.387 0.356 3.449 0.006 100 257
2019020 0.397 0.306 0.391 0.366 3.653 0.003 100 252
2019021 0.394 0.288 0.396 0.370 3.751 0.000 100 254
2019022 0.391 0.288 0.396 0.364 3.394 0.001 100 256
2019023 0.397 0.290 0.399 0.340 2.920 0.001 100 252
2019024 0.403 0.288 0.409 0.360 3.390 0.000 100 248
2020013 0.400 0.305 0.408 0.371 3.604 0.002 100 250
2020014 0.392 0.295 0.377 0.382 2.790 0.005 100 255
2020015 0.450 0.346 0.422 0.464 3.009 0.001 100 222
2020016 0.515 0.338 0.511 0.571 2.359 0.003 100 194
2020017 0.529 0.372 0.521 0.530 3.364 0.000 100 189
2020018 0.483 0.308 0.510 0.461 3.817 0.000 100 207
2020019 0.465 0.322 0.442 0.466 2.726 0.012 100 215

GUAYAQUIL

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Estadisticos de la Importancia por tienda proyectadao
Mes Media Mediana SD IQR Max Min Sum n
2018019 0.388 0.262 0.423 0.343 3.268 0.001 100 258
2018020 0.386 0.271 0.403 0.334 2.953 0.004 100 259
2018021 0.379 0.257 0.394 0.342 3.035 0.000 100 264
2018022 0.383 0.257 0.419 0.385 3.345 0.002 100 261
2018023 0.379 0.261 0.392 0.374 2.559 0.000 100 264
2018024 0.382 0.256 0.407 0.361 2.823 0.000 100 262
2019013 0.383 0.262 0.401 0.346 2.718 0.005 100 261
2019014 0.375 0.250 0.399 0.346 2.182 0.003 100 267
2019015 0.377 0.258 0.409 0.317 2.682 0.000 100 265
2019016 0.382 0.253 0.408 0.354 2.514 0.000 100 262
2019017 0.391 0.252 0.428 0.347 2.612 0.001 100 256
2019018 0.383 0.250 0.417 0.324 2.617 0.000 100 261
2019019 0.382 0.248 0.417 0.353 2.410 0.000 100 262
2019020 0.383 0.243 0.428 0.388 2.908 0.002 100 261
2019021 0.391 0.246 0.434 0.362 2.789 0.004 100 256
2019022 0.388 0.240 0.443 0.386 2.899 0.000 100 258
2019023 0.392 0.245 0.444 0.404 3.005 0.001 100 255
2019024 0.385 0.235 0.419 0.378 2.592 0.001 100 260
2020013 0.386 0.243 0.418 0.394 2.862 0.005 100 259
2020014 0.385 0.238 0.434 0.356 2.960 0.001 100 260
2020015 0.397 0.237 0.501 0.392 4.051 0.002 100 252
2020016 0.470 0.260 0.647 0.480 5.347 0.002 100 213
2020017 0.483 0.314 0.518 0.496 2.515 0.000 100 207
2020018 0.437 0.284 0.440 0.502 2.157 0.002 100 229
2020019 0.437 0.268 0.488 0.452 3.484 0.003 100 229

RESTO COSTA

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Estadisticos de la Importancia por tienda proyectadao
Mes Media Mediana SD IQR Max Min Sum n
2018019 0.264 0.160 0.316 0.280 2.675 0.004 100 379
2018020 0.270 0.170 0.329 0.284 2.895 0.000 100 371
2018021 0.264 0.161 0.325 0.264 2.563 0.003 100 379
2018022 0.258 0.168 0.301 0.238 2.665 0.002 100 388
2018023 0.249 0.158 0.300 0.248 2.500 0.001 100 402
2018024 0.244 0.150 0.295 0.239 2.098 0.000 100 410
2019013 0.247 0.153 0.296 0.255 2.129 0.001 100 405
2019014 0.251 0.155 0.297 0.249 2.147 0.001 100 399
2019015 0.248 0.150 0.307 0.262 2.176 0.001 100 403
2019016 0.246 0.150 0.303 0.265 2.217 0.001 100 406
2019017 0.243 0.141 0.299 0.282 2.060 0.001 100 411
2019018 0.247 0.154 0.297 0.268 2.598 0.000 100 405
2019019 0.245 0.155 0.287 0.263 2.047 0.001 100 409
2019020 0.243 0.151 0.288 0.261 2.095 0.006 100 411
2019021 0.246 0.149 0.299 0.260 2.156 0.000 100 407
2019022 0.243 0.144 0.284 0.255 1.840 0.003 100 411
2019023 0.244 0.146 0.306 0.255 2.685 0.003 100 409
2019024 0.246 0.137 0.322 0.248 2.786 0.002 100 407
2020013 0.248 0.143 0.317 0.250 2.687 0.000 100 403
2020014 0.246 0.157 0.313 0.247 2.749 0.000 100 407
2020015 0.259 0.161 0.337 0.286 3.669 0.002 100 386
2020016 0.313 0.196 0.359 0.338 2.079 0.001 100 320
2020017 0.322 0.196 0.364 0.352 2.434 0.000 100 311
2020018 0.284 0.177 0.348 0.260 2.547 0.002 100 352
2020019 0.267 0.152 0.326 0.272 2.463 0.003 100 375

RESTO SIERRA

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Estadisticos de la Importancia por tienda proyectadao
Mes Media Mediana SD IQR Max Min Sum n
2018019 0.264 0.152 0.328 0.277 2.856 0.001 100 379
2018020 0.267 0.164 0.331 0.276 2.859 0.001 100 375
2018021 0.260 0.171 0.307 0.242 2.588 0.002 100 384
2018022 0.256 0.155 0.305 0.256 2.376 0.001 100 390
2018023 0.254 0.148 0.299 0.272 1.909 0.001 100 394
2018024 0.253 0.141 0.307 0.269 2.126 0.001 100 396
2019013 0.254 0.149 0.303 0.255 1.953 0.001 100 393
2019014 0.258 0.150 0.313 0.270 1.886 0.000 100 388
2019015 0.258 0.139 0.320 0.254 2.136 0.000 100 388
2019016 0.256 0.151 0.315 0.242 2.115 0.000 100 391
2019017 0.254 0.149 0.306 0.276 2.134 0.000 100 393
2019018 0.251 0.158 0.294 0.270 1.737 0.000 100 399
2019019 0.255 0.152 0.308 0.269 2.278 0.001 100 392
2019020 0.259 0.161 0.312 0.262 2.219 0.001 100 386
2019021 0.260 0.155 0.310 0.266 1.945 0.001 100 385
2019022 0.256 0.140 0.325 0.263 2.584 0.000 100 390
2019023 0.258 0.152 0.325 0.262 2.531 0.001 100 387
2019024 0.263 0.146 0.356 0.271 3.400 0.000 100 380
2020013 0.265 0.151 0.329 0.279 2.333 0.000 100 377
2020014 0.262 0.157 0.323 0.262 2.247 0.000 100 381
2020015 0.292 0.175 0.349 0.302 2.351 0.000 100 343
2020016 0.364 0.192 0.519 0.391 4.019 0.000 100 275
2020017 0.353 0.181 0.551 0.338 4.779 0.001 100 283
2020018 0.320 0.178 0.386 0.360 2.711 0.000 100 313
2020019 0.305 0.171 0.379 0.349 2.706 0.000 100 328

OP

## `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
Estadisticos de la Importancia por tienda proyectadao
Mes Media Mediana SD IQR Max Min Sum n
2018019 0.128 0.047 0.229 0.112 2.504 0 100 780
2018020 0.129 0.049 0.254 0.119 3.850 0 100 773
2018021 0.126 0.046 0.235 0.114 3.119 0 100 792
2018022 0.124 0.045 0.252 0.113 4.217 0 100 804
2018023 0.122 0.043 0.236 0.114 3.671 0 100 822
2018024 0.122 0.043 0.234 0.110 3.416 0 100 823
2019013 0.123 0.045 0.231 0.112 3.299 0 100 816
2019014 0.123 0.044 0.231 0.108 2.842 0 100 811
2019015 0.124 0.046 0.229 0.112 2.656 0 100 804
2019016 0.124 0.044 0.230 0.110 2.754 0 100 807
2019017 0.123 0.042 0.256 0.108 4.175 0 100 810
2019018 0.123 0.040 0.248 0.109 3.670 0 100 813
2019019 0.123 0.042 0.243 0.108 3.224 0 100 814
2019020 0.122 0.041 0.235 0.107 3.066 0 100 818
2019021 0.123 0.041 0.252 0.110 3.941 0 100 813
2019022 0.122 0.044 0.230 0.109 2.745 0 100 819
2019023 0.123 0.043 0.242 0.108 3.791 0 100 812
2019024 0.124 0.045 0.242 0.112 3.167 0 100 807
2020013 0.125 0.046 0.222 0.116 2.148 0 100 802
2020014 0.125 0.045 0.231 0.108 2.061 0 100 798
2020015 0.136 0.064 0.212 0.130 1.945 0 100 736
2020016 0.422 0.129 0.763 0.352 5.022 0 100 237
2020017 0.568 0.232 0.909 0.563 7.313 0 100 176
2020018 0.252 0.101 0.428 0.225 3.224 0 100 397
2020019 0.191 0.072 0.358 0.154 3.648 0 100 523

5.0 Comparativo Compras vs Ventas y Compras No Doc

GUAYAQUIL

QUITO

RESTO COSTA

RESTO SIERRA

OP