统计推断与随机抽样

Python 推断基础

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

描述性统计

  • 样本统计量用于总结数据
  • 描述性统计总结我们的样本
日期 标普500收盘 日度变动
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

平均日变动：-$9.14

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推断

  • 推断总体的信息
  • 描述性统计：描述数据
  • 推断：得出结论并做决策
日期 标普500收盘 日度变动
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

任意日期的平均日波动约 ~$9.14

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统计推断流程

一个图示：总体 → 样本 → 推断 → 回到总体。

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点估计

  • 用单个数值表示
  • 对未知总体统计量的"最佳估计"

点估计：比特币日波动 1158.95

比特币数据集的前五行

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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抽样

点估计取决于样本

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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