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Confidence intervals की गणना

अब जब आपने दिखा दिया है कि S&P 500 के closing price का sampling distribution लगभग normal है, तो आप एक confidence interval निकालेंगे! आपका उद्देश्य S&P 500 के mean closing price का अनुमान लगाना है, और confidence interval की गणना इसी में आपकी मदद करेगी.

वही डेटा btc_sp_df आपके लिए लोड कर दिया गया है, साथ ही पैकेजेस pandas को pd, NumPy को np और scipy.stats को stats नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अनुमान का आधार

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कॉलम Close_SP500 से 500 दिनों का एक रैंडम सैंपल चुनें.
  • इस रैंडम सैंपल का mean निकालें.
  • इस रैंडम सैंपल का standard error, standard deviation को sample size के square root से भाग देकर निकालें.
  • अभी जो मान आपने निकाले हैं, उनका उपयोग करके 95% confidence interval की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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=____)
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