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정규 표본분포

S&P 500의 일부 거래 기간을 대상으로 현실적인 종가 평균을 추정해 보려고 해요. 표본 통계량으로 모수(모집단 통계량)를 추정하려는 상황이므로 신뢰구간을 적용하기에 자연스러워 보입니다. 하지만 첫 단계로 표본분포가 대략 정규분포를 따르는지 확인해야 해요. 이번 연습에서는 바로 그 작업을 수행합니다. 다음 연습에서는 이 결과를 사용해 신뢰구간을 만들 거예요.

같은 데이터인 btc_sp_df가 로드되어 있으며, 패키지 pandas는 pd, NumPy는 np, Matplotlib은 plt로 불러와 두었어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서 배우는 추론 통계 기초

강의 보기

연습 안내

  • 원하는 표본 반복 횟수(200)를 변수 num_samples로 정의하고, 200개 표본의 평균을 저장할 빈 리스트 sample_means를 정의하세요.
  • 표본추출 과정을 num_samples번 반복하는 for 루프를 작성하세요.
  • btc_sp_df의 Close_SP500 열에서 S&P500 종가 500개를 무작위로 선택하세요.
  • 각 표본의 평균을 계산해 sample_means에 저장하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define the number of samples to take and store the sample means
num_samples = ____
sample_means = ____

# Write a for loop which repeats the sampling num_samples times
for i in ____:
  # Select 500 random Close_SP500 prices 
  sp500_sample = np.___(____, size=____)
  # Compute mean closing price and save it to sample_means
  ____.append(____.mean())
    
plt.hist(sample_means)
plt.show()
코드 편집 및 실행