유극렬 강사님께 질문있습니다.
FRM part1 2020 quantitative analysis
102p
testing the equality of means에서
test statistic 은 standard normal distribution을 따르는게 맞나요?
this test statistic has a standard normal distribution when the null hypothesis is true.
귀무가설이 성립할때만 성립하는건가요??
문제로 나오면 z-table 참고해서 푸는건지 궁금합니다.
110p에 상단에서 2~3문단에
the intercept equation highlights the fact that the regression line passes through a point with coordinates equal to the mean of the independent and dependent variables.
가 정확히 무엇을 말하고자 하는건지 잘 모르겠습니다.
129p F-test 예제에서
F = {(7140-6650)/2}/(54-3-2) = 5 라고되어있는데
위에 식을 대입하면 {(7140-6650)/2}/{6650(54-3-2)} 가 맞는거 아닌가요??
왜 -2를 빼줘야하는지 6650을 곱하지 않았는지 궁금합니다
153p 첫번째 문단에 보면 independent white noise 는 conditional mean 과 unconditional mean이 같아서 문제가 생긴다고 적혀있는데 이 부분이 이해가 잘 안갑니다.
또 같은경우 시계열 분석에 적합하지 않다고하는데 원래는 independent white noise가 더 좋은 거 아닌가요? 왜 적합하지 않다고 하는지 모르겠습니다.
아니면 문제점을 wold's theorem이 해결해 주는건가요??
댓글
질문에 감사드립니다.
102p ==> X^bar와 Y^bar가 정규분포를 따라야 가설검정이 가능합니다. 그런데, X의 분산과 Y의 분산을 몰라 표본분산으로 대체했으니, test statistic은 표준정규분포를 따르지 않고 t-분포를 따르게 됩니다. 다만, 자유도가 30 이상이면, t-분포와 표준정규분포와 유사하므로, 이 경우 z-table를 활용하면 됩니다.
110p ==> x, y 축을 그리고 관찰점들을 임의로 찍어 보세요. 그리고, 적절한 회귀선을 그려보세요. 이 회귀선은 관찰점 x 좌표의 평균과 관찰점 y 좌표의 평균점을 지나야 합니다.
129p ==> 책이 틀렸습니다. {(7140-6650)/2}/{6650/(54-3-1)}이 맞습니다
153p ==> white noise가 independent하다는 전제가 있습니다. 이 전제가 없다고 conditional mean 과 unconditional mean은 다를 수 있습니다. independent 하면 과거의 noise 값을 가지고 미래의 noise 값을 예측할 수 없고, 반면에 dependent하면 과거의 noise와 미래의 noise가 연결이 되니까 과거의 noise 값을 가지고 이래의 noise 값을 어느 정도 예측할 수 있다는 뜻입니다.
white noise의 independent와 wold's theorem과는 관계가 없습니다.
이상입니다.
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