Визуализация выборок
Вы убедились, что одна выборка может давать ненадёжную точечную оценку. Чтобы исследовать это подробнее, вы решаете взять 100 выборок по 90 последовательных дней торгов BTC. Для каждой из этих 100 выборок вы вычисляете процентное изменение BTC за соответствующий период, а затем строите гистограмму, чтобы понять распределение выборок.
Хотя такие визуализации можно создавать с помощью plt.hist(), в этом упражнении вы будете использовать метод .plot() на объекте DataFrame с аргументами bins и density.
Сто выборок процентного изменения уже загружены в переменную btc_pct_change_list. Это список длиной 100, где каждый элемент представляет собой процентное изменение BTC для одной из 100 выборок. Библиотека Matplotlib уже импортирована как plt.
Это упражнение является частью курса
Основы статистического вывода на Python
Инструкции к упражнению
- Постройте гистограмму процентного изменения BTC с 15 столбцами (
bins), отображая на оси Y плотность (density), а не количество наблюдений. - Задайте подпись оси X: «BTC 90-day percent change».
- Задайте подпись оси Y: «Percent of samples».
- Задайте заголовок: «Sampling distribution of BTC 90-day change».
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()