ÎncepețiÎncepe gratuit

Eșantionare repetată, estimări punctuale și inferență

În exercițiul anterior, ai folosit un singur eșantion de nouăzeci de zile pentru a trage o concluzie. Dar ce s-ar întâmpla dacă ai fi ales alte nouăzeci de zile? Ar fi diferite concluziile?

O modalitate de a evalua acest lucru este prin eșantionare repetată. Preluând în mod repetat eșantioane din datele tale și calculând estimarea punctuală, poți observa cum se modifică aceasta.

Aceleași date btc_sp_df au fost încărcate pentru tine, împreună cu pachetele Pandas ca pd și NumPy ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Write a for loop which repeats the sampling ten times
for i in ____:
    # Select a random starting row number
    initial_row_number = ____(____(btc_sp_df.shape[0] - 90))
    # Select the next 90 rows after the starting row
    sample_df = ____[____:____ + ____]
    # Compute the percent change in closing price of BTC and print it
    btc_pct_change = (____.iloc[0][____] - ____.iloc[-1][____]) / ____.iloc[0][____]
    print(btc_pct_change)
Editează și rulează codul