FRM Part 1 Book 2 Quantitative Analysis 학습 질의
- 과정명: FRM Part 1
- 강사명: 유극렬 강사님
안녕하세요,
FRM Part 1 Book 2 p.144 Module Quiz 20.2에서 2번 문제에 관해서 질문드립니다.
강사님의 설명에 따르면 교재 p.143에 나와있는 내용의 반대가 맞다고 기억하고 있는데 선지 a, b, c가 모두 accurate하지 않은 것 맞나요?
- Which of the following statements about bias-variance tradeoff is least accurate?
A. Models with a large number of independent variables tend to have a high bias error.
B. High variance error results when the R2 of a regression is high.
C. Models with fewer independent variables tend to have a high variance error.
D. General-to-specific model is one approach to resolve the bias-variance tradeoff.
- B
Larger, overfit models have a high bias error (high R2 in-sample but low R2 out-of-sample). Smaller, parsimonious models have lower R2 in-sample and a high variance error. Two ways to resolve the bias-variance tradeoff are the general-to-specific model and m-fold cross-validation. (LO 20.e)
감사합니다!
댓글
질문에 감사드립니다.
P143의 bias error와 variance error의 정의가 틀립니다. 이들에 대한 정의는 컴퓨터공학에서 유래된 것으로 통계학에서도 적용하고 있습니다. FRM 교과서에서 왜 반대로 정의했는지는 잘 모르겠지만, 일반 학계에서의 정의를 따르는 걸 추천합니다.
#2번 문제에서 B는 정답이 아닙니다.
A, C는 틀린 문장이고 B는 맞는 문장입니다.
이상입니다.
댓글을 남기려면 로그인하세요.