1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Wizualizacja próbek

Przekonałeś się, że pojedyncza próbka może dawać zawodne oszacowanie punktowe. Aby to zbadać, pobierasz 100 próbek, z których każda obejmuje 90 kolejnych dni notowań BTC. Dla każdej z tych 100 próbek obliczasz procentową zmianę wartości BTC w tym okresie. Następnie chcesz przedstawić te dane na histogramie, żeby lepiej zrozumieć rozkład próbkowania.

Chociaż takie wizualizacje można tworzyć za pomocą plt.hist(), w tym ćwiczeniu poćwiczysz używanie argumentu .plot() na obiekcie DataFrame z argumentami bins i density.

100 próbek procentowej zmiany zostało już wczytanych do zmiennej btc_pct_change_list. To lista o długości 100, w której każdy element to procentowa zmiana BTC dla jednej z 100 wylosowanych próbek. Biblioteka Matplotlib została również zaimportowana jako plt.

Instrukcje

100 XP
  • Wykreśl histogram procentowej zmiany BTC z 15 bins, tak aby oś y pokazywała density (gęstość), a nie liczebność.
  • Ustaw etykietę osi x na "BTC 90-day percent change".
  • Ustaw etykietę osi y na "Percent of samples".
  • Ustaw tytuł na "Sampling distribution of BTC 90-day change".