통계적 추론과 무작위 표본추출

Python에서 배우는 추론 통계 기초

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

기술통계

  • 표본 통계량은 데이터를 요약합니다
  • 기술통계는 표본을 요약합니다
날짜 S&P500 종가 일일 변동
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

평균 일일 변동: -$9.14

Python에서 배우는 추론 통계 기초

추론

  • 모집단에 대해 추론하기
  • 기술통계: 데이터 설명
  • 추론: 결론 및 의사결정
날짜 S&P500 종가 일일 변동
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

임의의 날에 대한 평균 일일 변동 ~$9.14

Python에서 배우는 추론 통계 기초

통계적 추론 과정

모집단 → 표본 → 추론 → 다시 모집단으로 이어지는 다이어그램.

Python에서 배우는 추론 통계 기초

점추정

  • 단일 값으로 제시
  • 알려지지 않은 모집단 통계량에 대한 "최선의 추정"

점추정: BTC 일일 변동 1158.95

비트코인 데이터셋의 처음 다섯 행

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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표본추출

점추정은 표본에 따라 달라집니다

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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