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Konfidenzintervalle berechnen

Nachdem du gezeigt hast, dass die Stichprobenverteilung des Schlusskurses des S&P 500 näherungsweise normalverteilt ist, berechnest du jetzt ein Konfidenzintervall! Du möchtest den durchschnittlichen Schlusskurs des S&P 500 schätzen, und genau dafür hilft dir ein Konfidenzintervall.

Die gleichen Daten btc_sp_df wurden für dich geladen, ebenso die Pakete pandas als pd, NumPy als np und scipy.stats als stats.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Grundlagen der Inferenz in Python

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Anleitung zur Übung

  • Wähle eine Zufallsstichprobe von 500 Tagen aus der Spalte Close_SP500.
  • Berechne den Mittelwert dieser Zufallsstichprobe.
  • Berechne den Standardfehler dieser Stichprobe als Standardabweichung geteilt durch die Quadratwurzel der Stichprobengröße.
  • Berechne ein 95-%-Konfidenzintervall mit den Werten, die du gerade berechnet hast.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Select a sample of 500 random days
sample_closing = np.____(____, size=____)

# Calculate the mean of the sample
sample_mean = ____

# Calculate the standard error of the sample
sample_se = ____ / ____

# Calculate a 95% confidence interval using this data
stats.norm.interval(alpha=____,
                   loc=____,
                   scale=____)
Code bearbeiten und ausführen