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  3. Python에서 배우는 추론 통계 기초
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演習

부트스트랩 신뢰 구간

앞서 S&P 500과 Bitcoin 사이에 어느 정도 상관이 있음을 보셨습니다. 이를 측정하는 한 가지 방법은 두 자산 간의 피어슨 상관계수 Pearson's R을 확인하는 것입니다. 하지만 이렇게 하면 점 추정치만 얻습니다. 시점에 따라 두 자산의 상관이 꽤 높을 때도 있고, 전혀 다르게 움직일 때도 있겠죠. 이러한 변동성을 어떻게 정량화할 수 있을까요? 한 가지 접근법은 두 자산 간 상관계수에 대한 부트스트랩 신뢰 구간을 만드는 것입니다. 지금 그 작업을 직접 해 보겠습니다!

S&P 500과 Bitcoin 가격이 담긴 DataFrame(btc_sp_df)이 로드되어 있으며, 패키지 pandas는 pd, NumPy는 np, SciPy의 stats도 미리 임포트되어 있습니다.

指示1 / 2

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  • BTC와 SP500의 일일 퍼센트 변화를 계산하세요. 필요한 열은 콘솔에서 확인하세요.
  • 피어슨 상관계수 R을 계산하고 p-값이 아닌 R만 반환하는 함수를 작성하세요.
  • 이 함수를 사용하여 부트스트랩 신뢰 구간을 만드세요.