सैंपल से निष्कर्ष निकालना
आपने देखा कि रैंडम सैंपलिंग से ऐसा सैंपल चुना जा सकता है जो (उम्मीद है!) उस पॉप्युलेशन का प्रतिनिधि हो जिसे आप अध्ययन कर रहे हैं। आपने यह भी देखा कि सैंपलिंग प्रक्रिया में आया बायस कभी-कभी संदिग्ध और कई बार पूरी तरह ग़लत निष्कर्षों की ओर ले जा सकता है।
इस अभ्यास में आप S&P 500 के औसत क्लोज़िंग प्राइस का विश्लेषण करेंगे। यदि आप ट्रेडिंग दिनों के दो अलग-अलग सैंपल लें और प्रत्येक के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल निकालें, तो क्या आपको वही परिणाम देखने की उम्मीद करनी चाहिए? अब आपकी बारी है, जाकर खुद देखिए!
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अनुमान का आधार
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)