ПочатиПочніть безкоштовно

Формулюємо висновки на основі вибірок

Ви побачили, як випадкове вибіркове дослідження допомагає взяти підвибірку даних, яка (сподіваємося!) репрезентує сукупність, що вас цікавить. Ви також бачили, як упередженість у процедурі відбору може призвести до висновків, які в кращому разі сумнівні, а в гіршому — зовсім хибні.

У цій вправі ви проаналізуєте середню ціну закриття індексу S&P 500. Якщо взяти дві різні вибірки торгових днів і порахувати для кожної довірчі інтервали, чи слід очікувати однакових результатів? Час перевірити це на практиці!

Ця вправа є частиною курсу

Основи інференції в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Sample 1: Select a random sample of 500 rows
sample_df = ____.sample(n=____)

# Compute a 95% confidence interval for the closing price of SP500
sample_ci = stats.____.____(alpha=____, 
                            loc=____.mean(), 
                            scale=____.std()/np.sqrt(____))

print(sample_ci)
Редагувати та запускати код