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  3. Pythonで学ぶ推測の基礎
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Exercise

標本から結論を導く

ランダムサンプリングを使うと、調査対象の母集団を（うまくいけば！）代表するデータの標本を選べることを見てきました。一方で、サンプリング手続きに偏り（bias）があると、結論はよくて疑わしく、最悪の場合はまったく誤りになり得ることも学びました。

この演習では、S&P 500 の終値平均を分析します。異なる2つの取引日の標本を取り、それぞれについて信頼区間を計算したとき、同じ結果になると期待すべきでしょうか？ それでは実際に手を動かして確かめてみましょう！

Инструкции 1 / 3

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  • btc_sp_df から行をランダムに500件選びます。
  • サンプル化した DataFrame の Close_SP500 列に対して、stats.norm.interval() を使って 95% 信頼区間を作成します。