ÎncepețiÎncepe gratuit

Calcularea intervalelor de încredere

Acum că ai demonstrat că distribuția de eșantionare pentru prețul de închidere al S&P 500 este aproximativ normală, vei calcula un interval de încredere! Scopul tău este să estimezi prețul mediu de închidere al S&P 500 — iar calcularea unui interval de încredere îți va oferi exact această estimare.

Setul de date btc_sp_df a fost deja încărcat, împreună cu pachetele pandas ca pd, NumPy ca np și scipy.stats ca stats.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele inferenței în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Selectează un eșantion aleatoriu de 500 de zile din coloana Close_SP500.
  • Calculează media acestui eșantion aleatoriu.
  • Calculează eroarea standard a eșantionului ca abatere standard împărțită la rădăcina pătrată a dimensiunii eșantionului.
  • Calculează un interval de încredere de 95% folosind valorile pe care tocmai le-ai calculat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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=____)
Editează și rulează codul