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.