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信頼区間を計算する

S&P 500 の終値の標本分布がおおよそ正規分布に従うことを確認できたので、次は信頼区間を計算してみましょう。S&P 500 の終値の平均を推定したいので、信頼区間を計算するのがちょうど適しています。

同じデータ btc_sp_df が読み込まれており、パッケージ pandas は pd、NumPy は np、scipy.stats は stats 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

  • 列 Close_SP500 から500日分のランダムサンプルを選びます。
  • このランダムサンプルの平均を計算します。
  • このランダムサンプルの標準誤差を、標準偏差をサンプルサイズの平方根で割って計算します。
  • いま計算した値を使って、95% 信頼区間を求めます。

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。

# 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=____)
コードを編集して実行