1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nền tảng Suy luận trong Python
Connected

Bài tập

Khoảng tin cậy bootstrap

Trước đó bạn đã thấy có một mức độ tương quan nào đó giữa S&P 500 và Bitcoin. Một cách để đo lường là xem hệ số tương quan Pearson's R giữa hai đại lượng này. Tuy nhiên, làm vậy chỉ cho bạn một ước lượng điểm. Nhiều khả năng là tại một số thời điểm, tương quan giữa chúng khá sát, trong khi ở thời điểm khác chúng lại vận động rất khác nhau. Vậy bạn mô tả được mức độ biến thiên này như thế nào? Một cách tiếp cận là tạo khoảng tin cậy bootstrap cho hệ số tương quan giữa hai đại lượng. Đó chính là việc bạn sắp làm!

Một DataFrame chứa giá S&P 500 và Bitcoin (btc_sp_df) đã được nạp sẵn, cùng với các gói pandas là pd, NumPy là np, và stats từ SciPy.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Tính phần trăm thay đổi theo ngày của BTC và SP500; dùng console để xem các cột cần thiết.
  • Viết một hàm tính Pearson's R và chỉ trả về R (không trả về p-value).
  • Tạo khoảng tin cậy bootstrap sử dụng hàm này.