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サンプルを可視化する

単一のサンプルだけでは点推定が不安定になりうることを確認しました。これを確かめるために、BTCの取引データから連続90日を1サンプルとして100個抽出します。各サンプルについて、その期間におけるBTCのパーセント変化を計算します。次に、このデータをヒストグラムで可視化し、標本分布を把握します。

これらの可視化は plt.hist() でも作成できますが、この演習では、DataFrame の .plot() 引数に bins と density を指定して練習します。

100個のパーセント変化サンプルは btc_pct_change_list にすでに読み込まれています。これは長さ100のリストで、各要素は選択した100サンプルのうち1つに対応するBTCのパーセント変化です。Matplotlib は plt としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ推測の基礎

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演習の手順

  • BTCのパーセント変化のヒストグラムを、bins を15にし、y値はカウントではなく density を表示して描画します。
  • x軸のラベルを「BTC 90-day percent change」に設定します。
  • y軸のラベルを「Percent of samples」に設定します。
  • タイトルを「Sampling distribution of BTC 90-day change」に設定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Plot a histogram of percent changes
plt.____(____, bins=____, density=____)
# Set the x-axis label
plt.____('BTC 90-day percent change')
# Set the y-axis label
plt.____('Percent of samples')
# Set the title
plt.____('Sampling distribution of BTC 90-day change')

plt.show()
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