Inferența statistică și eșantionarea aleatorie

Bazele inferenței în Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Statistici descriptive

Statistici de eșantion menite să rezume datele
Statisticile descriptive rezumă eșantionul nostru

Dată	Închidere SP500	Variație zilnică
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

Variație zilnică medie: -$9.14

Inferență

Inferarea unor concluzii despre populație
Statistici descriptive: Descriu datele
Inferență: Formularea de concluzii și decizii

Dată	Închidere SP500	Variație zilnică
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

Variație zilnică medie pentru orice zile ~$9.14

Procesul de inferență statistică

Diagramă care ilustrează trecerea de la populație la eșantion, apoi la inferență și înapoi la populație.

Estimări punctuale

Exprimată printr-o singură valoare
„Cea mai bună estimare" a unei statistici necunoscute a populației

Estimare punctuală: 1158.95 BTC variație zilnică

Primele cinci rânduri din setul de date Bitcoin

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

Eșantionare

Estimările punctuale depind de eșantion

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

Să exersăm!

Bazele inferenței în Python