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Calculando intervalos de confiança

Agora que você demonstrou que a distribuição amostral do preço de fechamento do S&P 500 é aproximadamente normal, vamos calcular um intervalo de confiança! Você quer estimar o preço médio de fechamento do S&P 500, e calcular um intervalo de confiança é exatamente o que vai te ajudar a fazer isso.

Os mesmos dados btc_sp_df já foram carregados para você, assim como os pacotes pandas como pd, NumPy como np e scipy.stats como stats.

Este exercicio faz parte do curso

Fundamentos de Inferência em Python

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Instruções do exercicio

  • Selecione uma amostra aleatória de 500 dias da coluna Close_SP500.
  • Calcule a média dessa amostra aleatória.
  • Calcule o erro padrão dessa amostra aleatória como o desvio padrão dividido pela raiz quadrada do tamanho da amostra.
  • Calcule um intervalo de confiança de 95% usando os valores que você acabou de calcular.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Select a sample of 500 random days
sample_closing = np.____(____, size=____)

# Calculate the mean of the sample
sample_mean = ____

# Calculate the standard error of the sample
sample_se = ____ / ____

# Calculate a 95% confidence interval using this data
stats.norm.interval(alpha=____,
                   loc=____,
                   scale=____)
Editar e Executar Código