Rút ra kết luận từ mẫu
Bạn đã thấy cách lấy mẫu ngẫu nhiên có thể được dùng để chọn một mẫu dữ liệu (hy vọng là) đại diện cho quần thể bạn đang nghiên cứu. Bạn cũng đã thấy cách thiên lệch trong quy trình lấy mẫu có thể dẫn đến các kết luận tốt nhất là đáng ngờ, tệ nhất là hoàn toàn sai.
Trong bài tập này, bạn sẽ phân tích giá đóng cửa trung bình của S&P 500. Nếu bạn lấy hai mẫu khác nhau của các ngày giao dịch và tính khoảng tin cậy cho từng mẫu, liệu bạn có nên kỳ vọng cùng một kết quả? Đến lúc bạn tự tay kiểm chứng!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Suy luận trong Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)