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표본 시각화

단일 표본만으로는 점추정이 불안정할 수 있음을 보았습니다. 이를 살펴보기 위해 BTC 거래 데이터에서 연속된 90일을 100번 표본추출하기로 했어요. 각 100개의 표본마다 해당 기간 동안의 BTC 퍼센트 변화를 계산했습니다. 그런 다음 이 값을 히스토그램으로 그려 표본분포를 파악하려고 합니다.

이러한 시각화는 plt.hist()로도 만들 수 있지만, 이번 연습에서는 DataFrame의 .plot() 메서드에 bins와 density 인수를 사용하는 방법을 연습합니다.

퍼센트 변화에 대한 100개의 표본은 이미 btc_pct_change_list에 로드되어 있습니다. 이 리스트는 길이가 100이며, 각 항목은 선택된 100개 표본 중 하나에 대한 BTC 퍼센트 변화입니다. Matplotlib은 plt로 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서 배우는 추론 통계 기초

강의 보기

연습 안내

  • BTC 퍼센트 변화를 15개의 bins로 히스토그램으로 그리되, y값은 개수 대신 density가 표시되도록 하세요.
  • x축 레이블을 "BTC 90-day percent change"로 설정하세요.
  • y축 레이블을 "Percent of samples"로 설정하세요.
  • 제목을 "Sampling distribution of BTC 90-day change"로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행