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演習

正規な標本分布

S&P 500 の一部の取引期間における現実的な終値の平均を推定したいとします。標本統計量から母集団の統計量を推定したいので、これは信頼区間の自然な適用先のように見えます。ただし、最初のステップは、標本分布がおおよそ正規分布かどうかを確認することです。この演習では、まさにそれを行います。次の演習では、この結果を使って信頼区間を作成します。

同じデータ btc_sp_df が読み込まれており、pandas は pd、NumPy は np、Matplotlib は plt としてインポート済みです。

指示

100 XP
  • 変数 num_samples に取得したいサンプル数（200）を設定し、200 個のサンプルそれぞれの平均を格納する空のリスト sample_means を用意します。
  • サンプリング処理を num_samples 回繰り返す for ループを書きます。
  • btc_sp_df の Close_SP500 列から S&P500 の終値をランダムに500件選びます。
  • 各サンプルの平均を計算し、sample_means に格納します。