ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea eșantioanelor

Ai văzut că un singur eșantion poate oferi o estimare punctuală nesigură. Pentru a investiga acest lucru, decizi să prelevezi 100 de eșantioane de câte 90 de zile consecutive de tranzacționare BTC. Pentru fiecare dintre aceste 100 de eșantioane, calculezi variația procentuală a BTC în acea perioadă, apoi vrei să reprezinți aceste date ca o histogramă pentru a înțelege distribuția de eșantionare.

Deși aceste vizualizări pot fi create cu plt.hist(), în acest exercițiu vei exersa folosirea argumentului .plot() pe un DataFrame, cu argumentele bins și density.

Cele 100 de eșantioane de variație procentuală au fost deja încărcate în btc_pct_change_list. Aceasta este o listă de lungime 100, fiecare intrare reprezentând variația procentuală a BTC pentru unul dintre cele 100 de eșantioane selectate. Matplotlib a fost importat și el ca plt.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Trasează o histogramă a variației procentuale BTC cu 15 bins, afișând pe axa y density (densitatea), nu numărul de observații.
  • Setează eticheta axei x la "BTC 90-day percent change".
  • Setează eticheta axei y la "Percent of samples".
  • Setează titlul la "Sampling distribution of BTC 90-day change".

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot a histogram of percent changes
plt.____(____, bins=____, density=____)
# Set the x-axis label
plt.____('BTC 90-day percent change')
# Set the y-axis label
plt.____('Percent of samples')
# Set the title
plt.____('Sampling distribution of BTC 90-day change')

plt.show()
Editează și rulează codul