ANALISIS DE LA ACCION DE WALTMART DURANTE LA PANDEMIA

Resumen

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   104.0   118.1   120.2   124.2   130.7   147.7

GRAFICO DE LA ACCION DE WALTMAR DURANTE LAS ULTIMAS 274 TRANSACCIONES

#ESTADISTICA DESCRIPTIVA

MINIMO

## [1] 104.05

MAXIMOS

## [1] 147.68

MEDIA POBLACIONAL

## [1] 124.1613

MEDIA MUESTRAL

## [1] 124.0368

MEDIANA

## [1] 120.235

MODA

VARIANZA

## [1] 80.40189

DESVIACION ESTANDAR

## [1] 8.96671

SESGO

skewness(data$waltmar)

KURTOSIS

kurtosis(accion_waltmar$waltmar)

#DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DISCRETA

ESTE ES UN EJEMPLO, YA QUE LA ACCION TIENE UNA DISTRIBUCION DE TIPO CONTINUO Y NO DISCRETO

Distribución de probabilidad binomial X∼Bin(size,prob)

Cuál es la probabilidad de que la accion tome estrictamente 124 dolares

choose(147,124)*0.4**147*(1-0.4)**(147-124)
## [1] 1.115042e-37
ensayos <- 147
pobabilidad.de.exito <- 0.4
valores.posibles <- 0:ensayos
fx.binomial <- dbinom(x = valores.posibles, size = ensayos, prob = pobabilidad.de.exito)
fbb = pbinom(q = valores.posibles, size = ensayos, prob = pobabilidad.de.exito, lower.tail = TRUE)
fx.binomial = data.frame(x = valores.posibles, "f(X)" = fx.binomial, "F(X)" = fbb)

#Distribución de probabilidad geométrica

ensayos <- 274
probabilidad.de.exito <- 0.99
valores.posibles <- 0:ensayos
fx.geometrica <- dgeom(x = valores.posibles, prob = probabilidad.de.exito)
fbg = pgeom(q = valores.posibles, prob = probabilidad.de.exito, lower.tail = TRUE)
fx.geometrica = data.frame(x = valores.posibles, "f(X)" = fx.geometrica, "F(X)" = fbg)
library(ggplot2)
p4 <- ggplot(fx.geometrica, aes(x = x, y = F.X.)) +
  geom_bar(aes(color = x), stat = "identity", fill = "white") + theme(legend.position = "none") + xlab("") + ylab("Distribución F(x)")
library(gridExtra)
grid.arrange(p3, p4, nrow = 2, top = "Distribución geométrica")

#Distribución de probabilidad binomial negativa X∼BN(size,pob)

ensayos <- 274
probabilidad.de.exito <- 0.99
valores.posibles <- 0:ensayos
fx.binomialnegativa <- dnbinom(x = valores.posibles, size = 25, prob = 0.99)
fbg = pnbinom(q = valores.posibles, size = 25, prob = 0.99, lower.tail = TRUE)
fx.binomialnegativa = data.frame(x = valores.posibles, "f(X)" = fx.binomialnegativa, "F(X)" = fbg)
library(gridExtra)
grid.arrange(p3, p4, nrow = 2, top = "Distribución binomial negativa")

#Distribuciones de probabilidad continuas

##Distribución de probabilidad normal X∼N(μ,σ2)

rnorm(n = 274, mean = (data_waltmar), sd = (data_waltmar))
cat("la media del precio es: ", round(mean(data_waltmar),1)," y ","la desviación estándar del precio es: ", round(sd(data_waltmar),1))

HISTOGRAMA # el histograma mustra como es la forma de ubicaciones del precio del cierre para la accion de distribucion para variables continuas

#ANALISIS DE LA REGRESION

## [1] "transaccion" "waltmar"
pairs(accion_waltmar)

Correlacion

##             transaccion   waltmar
## transaccion   1.0000000 0.7849508
## waltmar       0.7849508 1.0000000

Analisis de la regresion

## 
## Call:
## lm(formula = accion_waltmar, data = accion_waltmar, subset = transaccion)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -98.299 -40.845   8.999  30.833 118.009 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -723.784     41.326  -17.51   <2e-16 ***
## waltmar        6.937      0.332   20.89   <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 49.18 on 272 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.6161, Adjusted R-squared:  0.6147 
## F-statistic: 436.6 on 1 and 272 DF,  p-value: < 2.2e-16

Conclusiones:

se analizo la accion de waltmar durante las ultimas 274 transacciones, la empresa graficamente no se ve afectada durante la pandemia, se puede determinar que el valor minimo de la accion estuvo por los 104.05 dolares y un maximo de 147.68 dolares, con una desviacion estandar y que rodeo el centro de la operacion en 8.9 dolares, graficamente se observa que el precio tiende al alza, se debe evaluar o inferir con modelos mas complejos para determinar su estructura.