Wnioskowanie statystyczne i losowanie próby

Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Statystyki opisowe

Statystyki próbkowe podsumowują dane
Statystyki opisowe podsumowują próbę

Data	Zamknięcie SP500	Dzienna zmiana
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

Średnia dzienna zmiana: -$9.14

Wnioskowanie

Wnioskowanie o populacji
Statystyki opisowe: Opisują dane
Wnioskowanie: Formułowanie wniosków i decyzji

Data	Zamknięcie SP500	Dzienna zmiana
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

Średnia dzienna zmiana dla dowolnych dni ~$9.14

Proces wnioskowania statystycznego

Diagram przedstawiający populację prowadzącą do próby, próbę prowadzącą do wnioskowania, a wnioskowanie prowadzące z powrotem do populacji.

Estymatory punktowe

Wyrażony pojedynczą wartością
„Najlepsze przybliżenie" nieznanej statystyki populacji

Estymator punktowy: 1158,95 BTC dziennej zmiany

Pierwsze pięć wierszy zbioru danych Bitcoin

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

Próbkowanie

Estymatory punktowe zależą od próby

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

Czas na ćwiczenia!

Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie