완료
Quant. 유극렬 교수님께 질문드립니다.
안녕하세요
항상 좋은 강의 감사드립니다.
다름이 아니라 FRM pt1. quant. 144페이지 2번문항에 대해서 질문드리려고 하는데 이는 bias error variance error에 관한 문제입니다. CFA LV2. quant.를 수강한 학생으로서 underfit이면 bias error는 높되 variance error는 낮고 complexity가 높은 overfit이면 bias error는 낮되 variance error는 높은것으로 기억하고 있습니다.
FRM 시험 목적으로 어떻게 알고가면 될까요?? 슈웨이저나 144페이지 2번문항이나 단원별 요약에도 smaller models have high in sample variance error라고 설명되어 있어서요. complexity가 낮으니 in-sample에서는 variance가 낮다고 기억해야하는건지,,,시험목적으로 어떻게 알고가야하는지 궁금합니다.
감사합니다.
그런데 frm 슈웨이져는 반대로 설명하고 있어서 교수님께서도 강의중간에 개념이 반대로 되어야 한다고 했던 것이 기억이 나네요.
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댓글
질문에 감사드립니다.
" underfit이면 bias error는 높되 variance error는 낮고 complexity가 높은 overfit이면 bias error는 낮되 variance error는 높은것"의 문장이 맞습니다.
" complexity가 낮으니 in-sample에서는 variance가 낮다"도 맞는 해석입니다. 그러나 variance error라는 공식적 용어의 뜻과는 다릅니다. variance error는 컴퓨터공학의 기계학습에 나오는 기초 내용이며, 이를 통계학에서도 사용하여 쓰고 있습니다. in-sample variance라고 했다면 FRM 책이 맞다고 할 수 있겠으나, bias error와 함께 variance error라는 용어를 쓴다면 공식적인 용어의 의미를 따라야 한다고 생각합니다
CFA 교과서의 정의를 따르기를 권고합니다.
이상입니다.
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