Статистический вывод и случайная выборка

Основы статистического вывода на Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Описательная статистика

Выборочные статистики описывают данные
Описательная статистика резюмирует нашу выборку

Дата	Закрытие SP500	Дневное изменение
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

Среднее дневное изменение: -$9,14

Статистический вывод

Делаем выводы о генеральной совокупности
Описательная статистика: описывает данные
Вывод: формулирует заключения и решения

Дата	Закрытие SP500	Дневное изменение
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

Среднее дневное колебание для любых дней ~$9,14

Процесс статистического вывода

Диаграмма: от генеральной совокупности к выборке, от выборки к выводу, от вывода обратно к совокупности.

Точечные оценки

Выражается одним значением
«Наилучшая оценка» неизвестной характеристики совокупности

Точечная оценка: 1158,95 BTC дневного колебания

Первые пять строк набора данных Bitcoin

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

Выборка

Точечные оценки зависят от выборки

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

Давайте потренируемся!

Основы статистического вывода на Python