Statistical analysis in Python

Ovaj rad daje uvid u statističku analizu na stvarnom primjeru analize kriptovaluta. Obrađena je deskriptivna statistička analiza kako bi se prikazale mjere centralne tendencije, rasapa podataka i grafički prikazali podaci. Nakon toga obrađena je regresijska analiza te su utvrđeni koeficijenti korelacije među kriptovalutama. Analizu podataka nastavlja se sa dobivanjem verižnih indeksa iz skupa cijena, i analizom istih. Postavlja se hipoteza o distribucijama kojima je moguće opisati gustoću frekvencija verižnih indeksa te pomoću tih distribucija predviđa buduće kretanje. Naknadno se hipoteza testira te pronalazi distribucija koja daje najmanje odstupanje od stvarnih podataka.This paper provides an insight into statistical analysis on a real example of cryptocurrency analysis. Descriptive statistical analysis is done first to show central tendency, volatility and to visualize data. After that regressional analysis was done and correlation coefficients between cryptocurrencies were determined. Data analysis is continued with calculating chain indices from the price data, and analyzing them. Hypothesis is made about distributions which describe frequency density of chain indices and based on those distributions future changes are predicted. Subsequently hypothesis is tested and distribution is found which has the smallest deviation from the data