本周主要学习spicy.stats模块，练习用python实现基本统计分析，参数估计，非参数估计，假设检验等。

作业

• 学习理解什么是极大似然估计。
• 使用Pandas中的函数，下载上证综指过去1年的收盘数据，以此来计算日收益率序列，对这个数据画出直方图，计算这组数据的各个描述性统计量。
• 对上述收益率数据，使用参数方法和非参数方法估计其概率密度函数。参数方法选择正态分布假设。基于上述两种方法分别计算收益率小于0的概率。
• 使用Pandas中的函数，下载你感兴趣的任意两支股票的数据，计算日收益率序列，使用假设检验来判断这两支股票的平均收益率是否有差别。