Вычисление доверительных интервалов
Убедившись, что выборочное распределение цен закрытия индекса S&P 500 приближается к нормальному, вы перейдёте к вычислению доверительного интервала! Ваша цель — оценить среднюю цену закрытия S&P 500, и именно для этого служит доверительный интервал.
Данные btc_sp_df уже загружены, как и необходимые пакеты: pandas как pd, NumPy как np и scipy.stats как stats.
Это упражнение является частью курса
Основы статистического вывода на Python
Инструкции к упражнению
- Выберите случайную выборку из 500 дней из столбца
Close_SP500. - Вычислите среднее значение этой случайной выборки.
- Вычислите стандартную ошибку как стандартное отклонение, делённое на квадратный корень из размера выборки.
- Вычислите 95%-й доверительный интервал, используя полученные значения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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=____)