ПочатиПочніть безкоштовно

Повторне вибіркове дослідження, точкові оцінки та інференція

У попередній вправі ви використали одну вибірку за дев'яносто днів, щоб зробити висновок. Але що якби це були інші дев'яносто днів? Чи відрізнялися б ваші висновки?

Один зі способів це оцінити — робити повторні вибірки. Якщо багаторазово відбирати підвибірки з даних і обчислювати точкову оцінку, ви побачите, як вона змінюється.

Ті самі дані btc_sp_df уже завантажено, так само як і бібліотеки Pandas як pd та NumPy як np.

Ця вправа є частиною курсу

Основи інференції в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Write a for loop which repeats the sampling ten times
for i in ____:
    # Select a random starting row number
    initial_row_number = ____(____(btc_sp_df.shape[0] - 90))
    # Select the next 90 rows after the starting row
    sample_df = ____[____:____ + ____]
    # Compute the percent change in closing price of BTC and print it
    btc_pct_change = (____.iloc[0][____] - ____.iloc[-1][____]) / ____.iloc[0][____]
    print(btc_pct_change)
Редагувати та запускати код