การอนุมานทางสถิติและการสุ่มตัวอย่าง

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

Paul Savala

Assistant Professor of Mathematics

สถิติเชิงพรรณนา

สถิติตัวอย่างใช้สรุปข้อมูล
สถิติเชิงพรรณนาสรุปตัวอย่างของเรา

วันที่	SP500 Close	การเปลี่ยนแปลงรายวัน
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

ค่าเฉลี่ยการเปลี่ยนแปลงรายวัน: -$9.14

การอนุมาน

อนุมานเกี่ยวกับประชากรของเรา
สถิติเชิงพรรณนา: อธิบายข้อมูล
การอนุมาน: สรุปผลและตัดสินใจ

วันที่	SP500 Close	การเปลี่ยนแปลงรายวัน
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

ค่าเฉลี่ยการแกว่งรายวันสำหรับ ทุก วัน ~$9.14

กระบวนการอนุมานทางสถิติ

แผนภาพแสดงประชากรนำไปสู่ตัวอย่าง นำไปสู่การอนุมาน และย้อนกลับสู่ประชากร

ค่าประมาณจุด

แสดงด้วยค่าเดียว
"การประมาณที่ดีที่สุด" สำหรับสถิติประชากรที่ไม่รู้จัก

ค่าประมาณจุด: การแกว่งรายวัน 1158.95 BTC

5 แถวแรกของชุดข้อมูล Bitcoin

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


np.mean(btc_high - btc_low)

1158.95

การสุ่มตัวอย่าง

ค่าประมาณจุดขึ้นอยู่กับตัวอย่าง

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

มาฝึกกันเถอะ!

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python