Statistical inference और random sampling

Python में अनुमान का आधार

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

Descriptive statistics

सैंपल स्टैटिस्टिक्स डेटा को संक्षेप में बताते हैं
Descriptive statistics हमारे सैंपल का सार देते हैं

Date	SP500 Close	Daily Change
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

औसत दैनिक बदलाव: -$9.14

Inference

पूरी population के बारे में कुछ निष्कर्ष निकालें
Descriptive statistics: डेटा का वर्णन करें
Inference: निष्कर्ष और निर्णय लें

Date	SP500 Close	Daily Change
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

किसी भी दिनों के लिए औसत दैनिक swing ~$9.14

Statistical inference प्रक्रिया

एक आरेख जो population से sample, फिर inference, और फिर वापस population तक दिखाता है.

Point estimates

एक अकेले मान से दी जाती है
किसी अज्ञात population स्टैटिस्टिक का "best guess"

पॉइंट estimate: 1158.95 BTC दैनिक swing

Bitcoin डेटासेट की पहली पाँच पंक्तियाँ

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

Sampling

पॉइंट estimates सैंपल पर निर्भर करते हैं

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

अभ्यास करते हैं!

Python में अनुमान का आधार