Vyvozování závěrů z výběrových vzorků
Viděl/a jsi, jak lze náhodným výběrem získat vzorek dat, který (snad!) reprezentuje zkoumanou populaci. Zároveň jsi zjistil/a, že zaujatost ve způsobu výběru může vést k závěrům, které jsou přinejlepším pochybné a přinejhorším zcela chybné.
V tomto cvičení budeš analyzovat průměrnou závěrečnou cenu indexu S&P 500. Pokud vyberéš dva různé vzorky obchodních dní a pro každý z nich vypočítáš intervaly spolehlivosti, dá se čekat stejný výsledek? Čas se do toho ponořit a zjistit to!
Toto cvičení je součástí kurzu
Základy statistické inference v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Sample 1: Select a random sample of 500 rows
sample_df = ____.sample(n=____)
# Compute a 95% confidence interval for the closing price of SP500
sample_ci = stats.____.____(alpha=____,
loc=____.mean(),
scale=____.std()/np.sqrt(____))
print(sample_ci)