İstatistiksel çıkarım ve rastgele örnekleme

Python'da Çıkarımın Temelleri

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Betimsel istatistikler

Veriyi özetlemek için örnek istatistikleri
Betimsel istatistikler örneğimizi özetler

Tarih	SP500 Kapanış	Günlük Değişim
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

Ortalama günlük değişim: -$9.14

Çıkarım

Ana kitle hakkında çıkarım yapın
Betimsel istatistikler: Veriyi açıklar
Çıkarım: Sonuç ve karar üretir

Tarih	SP500 Kapanış	Günlük Değişim
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

Herhangi bir gün için ortalama günlük oynaklık ≈ $9.14

İstatistiksel çıkarım süreci

Bir ana kitleden örneğe, örnekten çıkarıma ve tekrar ana kitleye giden diyagram.

Nokta tahminleri

Tek bir değerle verilir
Bilinmeyen ana kitle istatistiği için “en iyi tahmin”

Nokta tahmini: 1158.95 BTC günlük oynaklık

Bitcoin veri setinin ilk beş satırı

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

Örnekleme

Nokta tahminleri örneğe bağlıdır

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

Hadi pratik yapalım!

Python'da Çıkarımın Temelleri