Inferência estatística e amostragem aleatória

Fundamentos de Inferência em Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Estatísticas descritivas

  • Estatísticas amostrais resumem os dados
  • Estatísticas descritivas resumem nossa amostra
Date SP500 Close Daily Change
2017-08-07 2480.91 6.14
2017-08-08 2474.92 -5.99
2017-08-09 2474.02 -0.90
2017-08-10 2438.21 -35.81

Variação média diária: -$9.14

Fundamentos de Inferência em Python

Inferência

  • Inferir algo sobre nossa população
  • Estatísticas descritivas: descrevem os dados
  • Inferência: tirar conclusões e decidir
Date SP500 Close Daily Change
2017-08-07 2480.91 6.14
2017-08-08 2474.92 -5.99
2017-08-09 2474.02 -0.90
2017-08-10 2438.21 -35.81

Variação média diária para quaisquer dias ~$9.14

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Processo de inferência estatística

Um diagrama mostrando uma população levando a uma amostra, levando à inferência e voltando à população.

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Estimativas pontuais

  • Dada por um único valor
  • "Melhor palpite" para uma estatística populacional desconhecida

Estimativa pontual: oscilação diária de 1158.95 BTC

As cinco primeiras linhas do conjunto de dados de Bitcoin

btc_high = btc_sp_df['High_BTC']
btc_low = btc_sp_df['Low_BTC']


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95
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Amostragem

Estimativas pontuais dependem da amostra

btc_sp_first100 = btc_sp_df.iloc[:100]

np.mean(btc_sp_first100['High_BTC'] - btc_sp_first100['Low_BTC'])

659.60

initial_row = np.random.choice(btc_sp_df.shape[0]-100)

btc_sp_random_100 = btc_sp_df.iloc[initial_row:initial_row+100]

np.mean(btc_sp_first100['High_BTC'] - btc_sp_first100['Low_BTC'])

943.83
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Vamos praticar!

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