Sampling और point estimates
आपके पास Bitcoin (BTC) और S&P 500 (SP500) का एक छोटा ट्रेडिंग इतिहास उपलब्ध है। आप उसी समयावधि में प्रत्येक एसेट की प्रतिशत वृद्धि का विश्लेषण करने के लिए लगातार नब्बे दिनों का चयन करने का निर्णय लेते हैं।
आप एक प्रारंभिक रो नंबर चुनकर शुरुआत करेंगे। 90 लगातार पंक्तियों का सैंपल सुनिश्चित करने के लिए, आपको यह शुरुआती रो नंबर 0 से लेकर btc_sp_df की लंबाई तक के मानों की रेंज से चुनना होगा, जिसमें अंतिम 90 पंक्तियाँ शामिल न हों। आपका लक्ष्य इस सैंपल का उपयोग करके दोनों एसेट्स की समग्र वृद्धि को बेहतर समझना है।
ट्रेडिंग डेटा btc_sp_df में लोड कर दिया गया है, और पैकेज pandas को pd तथा NumPy को np नाम से इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अनुमान का आधार
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select a random starting row number, not including the last 90 rows
initial_row_number = np.random.____(____(len(____) - ____))
# Use initial_row_number to select the next 90 rows from that row number
sample_df = btc_sp_df.____[____:(____ + ____)]