Campionamento ripetuto, stime puntuali e inferenza
Nel precedente esercizio hai usato un singolo campione di novanta giorni per trarre una conclusione. Ma cosa succede se avessi altri novanta giorni? Le tue conclusioni cambierebbero?
Un modo per valutarlo è effettuare campioni ripetuti. Campionando ripetutamente dai tuoi dati e calcolando la stima puntuale, puoi vedere come varia.
Gli stessi dati btc_sp_df sono già stati caricati per te, così come i pacchetti Pandas come pd e NumPy come np.
Questo esercizio fa parte del corso
Fondamenti dell'inferenza in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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)