Próbkowanie i estymatory punktowe
Masz dostęp do krótkiej historii notowań Bitcoina (BTC) i indeksu S&P 500 (SP500). Postanawiasz wybrać dziewięćdziesiąt kolejnych dni, aby przeanalizować procentowy wzrost każdego z aktywów w tym samym przedziale czasowym.
Zacznij od wylosowania numeru wiersza startowego. Aby uzyskać próbkę złożoną z 90 kolejnych wierszy, numer ten musi pochodzić z zakresu od zera do długości btc_sp_df, z wyłączeniem ostatnich 90 wierszy. Celem jest wykorzystanie tej próbki do lepszego zrozumienia wzrostu obu aktywów.
Dane transakcyjne zostały wczytane do btc_sp_df, podobnie jak biblioteki pandas jako pd i NumPy jako np.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Select a random starting row number, not including the last 90 rows
initial_row_number = np.random.____(____(len(____) - ____))
# Use initial_row_number to select the next 90 rows from that row number
sample_df = btc_sp_df.____[____:(____ + ____)]