Muestreo repetido, estimaciones puntuales e inferencia
En el ejercicio anterior, usaste una única muestra de noventa días para sacar tu conclusión. Pero ¿y si tuvieras otros noventa días diferentes? ¿Cambiarían tus conclusiones?
Una forma de evaluarlo es tomando muestras repetidas. Si vuelves a muestrear tus datos y calculas tu estimación puntual cada vez, podrás ver cómo varía.
Ya tienes cargados los mismos datos btc_sp_df, así como los paquetes Pandas como pd y NumPy como np.
Este ejercicio forma parte del curso
Fundamentos de la inferencia en Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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)