啊同學
2020-07-19 11:42請老師解釋下171這段話還有174的問題以及答案表達的意思。第174題是因為題目中問的是顯著性水平，所以應該選擇5%嘛，那么5%拒絕的為什么說它是正確的原假設而不是錯誤的原假設？還有后面的這個拒絕域，為什么一定是大于正而不能是小于負的呢？正太分布不應該是對稱的嗎？還有171題的最后一句話，97.5%超過了-1.96，言外之意就是有97.5%，在1.96以內(nèi)這個意思嗎。
所屬：FRM Part I 視頻位置 相關試題
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1個回答
Jenny助教
2020-07-20 13:34
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同學你好，171這段話的意思是，在正態(tài)分布中，95%置信水平下，雙尾檢驗對應的z值是1.96. 95%的觀察值應該落在平均值加或減1.96個標準差的區(qū)間。由于正太分布是對稱的，5%是兩邊尾部（就是超過1.96的界限）加起來的概率，那么單邊就是2.5%，也就是+/-1.96對應的是2.5%到97.5%之間。174是因為這道題的原假設是小于等于25%，也就是單尾檢驗，所以它的拒絕域對應的就是95%右邊，也就是>1.645，如果是雙尾的話，是會存在一個小于負關鍵值的情況。
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我知道單尾就是大于1.645，我的意思是為什么單尾不能說是z小于負的1.645呢？還是說畫分部只能是從左到右是嗎？比如我畫的這4個圖，只有第一個和第四個是對的是嗎？第一個是95%的置信區(qū)間，第四個是5%的置信水平？那5%的置信水平和95%的置信區(qū)間又是同一個道理，應該都是1.645，我有一點不太理解了
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同學你好，單尾當然可以是左尾的5%，或者右尾的5%，但具體要用哪個的話，是要看我們需要的t值是在均值的左邊還是右邊，舉個例子，比如在一個均值為0的分布中，我們要看-1的關鍵值，-1在0的左邊，這個時候就用左邊的z值；如果看2對應的關鍵值，2在0的右邊，那么就用右邊對應的關鍵值。所以，在統(tǒng)計里面最保險的說法是，z如果大于關鍵值的絕對值，則拒絕原假設。關于，到底用正的還是負的z值，有個簡單的辦法，如果t統(tǒng)計量算出來是負數(shù)，那么就跟負的關鍵值比，如果t統(tǒng)計量算出來的是正數(shù)，那么就跟正的關鍵值比。
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還是麻煩老師把174題的整個題講一下吧，我覺得我還是不太理解，如果光看老師這么講的話，完全可以理解，但是看到這個題的答案，我又不理解了。我覺得答案上面寫的顯著性水平所以我才選5%這個選項至于上面的描述，我是完全不理解的，所以后面的拒絕域什么更不是很明白了
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同學你好，根據(jù)這道題目，Brown的原假設是annual return<=25%（題干第四-五行），原假設是想要拒絕的，所以他希望證明的假設是annual return>25%, 也就是當z值落在25%所對應的z值得右邊才是能夠拒絕，所以根據(jù)rejection region，這里b和c可以排除；又因為significance level，也就是alpha，是一類錯誤的概率，一類錯誤指的是當原假設為真時，拒絕原假設，所以這道題選的是A。
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就像老師說的，算出來的負值和負值的關鍵值進行比較，那如果這樣的話，畫出來的圖截距算出來的就不能顯著區(qū)別于原假設。除非是比較兩個大小，可以說-0.21＞-1.96。還有想問下老師這個題截距的t檢驗是怎么算的？
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追問
然后這個題的顯著性水平，又顯示的是絕對值最大的被拒絕，那如果遇到負數(shù)的話，比較的到底應該是它的絕對值還是它的正負數(shù)大小呢？還有這個題的d選項，麻煩老師也說一下
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同學你好，218那個題目中截距的統(tǒng)計值=-0.0243/0.005772=-4.21， -4.21< -1.96，是落在拒絕域內(nèi)的，也就是拒絕不顯著的原假設。221這題里，X2的統(tǒng)計值-2.53<-1.96，所以顯著，同理截距的統(tǒng)計值，17.53>1.96，所以顯著，這道題就選A。所以D選項是錯的，因為t統(tǒng)計量已經(jīng)可以判斷了，不需要其他的pvalue之類的信息。這里有個簡單地辦法，用t統(tǒng)計量的絕對值和關鍵值的絕對值比較，如果t統(tǒng)計量的絕對值大于關鍵值的絕對值，那就拒絕。
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好的，218題的截距的T檢驗求出來的值是負的0.21，我也一直算的是負的四點多，以為是我理解的有問題
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請老師解釋一下，230和234題的畫黑線的意思.230題說的是q檢驗的結果相同，但是可以用ljung-box來代替box-pierce，box-pierce統(tǒng)計是利用自相關系數(shù)的平方加權之和，而ljung-box不是，對嗎？234中蒙特卡羅模擬，他說是建立在隨機數(shù)綜合產(chǎn)生的正態(tài)分布？可是蒙特卡羅模擬的過程不是利用一個函數(shù)，讓這些隨機數(shù)經(jīng)過一系列轉化變成一個分布嗎？這個分布一定要是正態(tài)分布嗎？
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同學你好，230說的是LBQ和BP統(tǒng)計量二者得出的結論相同，比如兩個統(tǒng)計量都支持時間序列是白噪聲，但是和BP不同的是 LBQ更適用于小樣本，并且LBQ用的是加權平均的相關系數(shù)的平方和。234解析中，蒙特卡洛模擬的確是基于隨機變量服從正態(tài)分布的假設上，舉個例子，假如用蒙特卡洛模型來模擬期權價格，那么在給定股價、期權執(zhí)行價格，到期時間，無風險利率，波動率的情況下，股票的收益率就是一個隨機變量且服從正態(tài)分布。計算機在給定上述輸入，快速實施充分大量的隨機抽樣。再對隨機抽樣的數(shù)據(jù)進行必要的數(shù)學計算，模擬出股票結果。它要求的是隨機變量輸入值是正態(tài)分布，而不是結果是正態(tài)分布。當然，在模擬次數(shù)特別大的時候，結果可能也會接近正態(tài)分布。
這個問題下的問答有點長了，下次如果是新的不相關的問題，可以麻煩同學新開一個提問嗎？這樣比較好定位到你的問題，也能比較快回復。
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