Začněte nyníZačněte zdarma

Opakované vzorkování, bodové odhady a inference

V předchozím cvičení jsi použil/a jediný vzorek devadesáti dní, abys dospěl/a k závěru. Co by se ale stalo, kdybys vybral/a jiných devadesát dní? Byly by tvoje závěry jiné?

Jedním ze způsobů, jak to zjistit, je opakované vzorkování. Opakovaným výběrem vzorků z dat a výpočtem bodového odhadu můžeš sledovat, jak se mění.

Data btc_sp_df jsou opět načtena, stejně jako balíčky Pandas jako pd a NumPy jako np.

Toto cvičení je součástí kurzu

Základy statistické inference v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Write a for loop which repeats the sampling ten times
for i in ____:
    # Select a random starting row number
    initial_row_number = ____(____(btc_sp_df.shape[0] - 90))
    # Select the next 90 rows after the starting row
    sample_df = ____[____:____ + ____]
    # Compute the percent change in closing price of BTC and print it
    btc_pct_change = (____.iloc[0][____] - ____.iloc[-1][____]) / ____.iloc[0][____]
    print(btc_pct_change)
Upravit a spustit kód