為什么p值小于a要拒絕原假設(shè)，怎么理解
老師，這里說的consistency一致性的定義是什么呢
這里為什么consistency不影響？
老師，在這個視頻中關(guān)于2.2 joint f-test的習(xí)題中，為什么joint f-test中的分母是56.182/44.公式中不應(yīng)該是n-k-1嗎，我的理解是44-5-1.
第二條：自變量的獨立性-（x與殘差）被打破，是否就導(dǎo)致了第三條異方差呢？
老師，條件異方差不影響一致性，是否是因為在條件異方差里，自變量和誤差項沒有線性關(guān)系？如果自變量和誤差項有線性關(guān)系，一致性是否就不滿足了？
AR(p)兩個老師說的不一致啊，vincent老師說的是自變量有幾個就是AR幾，irene老師說的是自變量滯后幾期就是AR幾。
為啥通過檢驗
想問個題外話 第一次選的random k會影響后面clustering的結(jié)果么 比如k都是2 但是我選擇不同的兩個random k后clustering的結(jié)果是否會不同
老師例子里：node 算出來的消費的平均值 意義是什么呢？ 如果最終terminal node的還是每個數(shù)據(jù)自己的消費值， 那第一次分類的平均值21000 列出來的感覺毫無意義
這里的有限指的是變動的范圍是有限的？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算需要會考？
critial values去哪里查呢老師。謝謝
這里有個疑問，不知道理解是否正確？M5中的AR自回歸模型，X是Y的滯后項這是模型的一個基本假設(shè)，所以在X1,X2····Xn之間會存在自變量與自變量之間的相關(guān)性（也就是自相關(guān)），但是在本節(jié)課中，又出現(xiàn)了需要修正自相關(guān)的問題，這里需要修正的僅限于εi,εj之間的自相關(guān)（也就是M1-M3所提到的序列相關(guān)），而不是修正自變量X之間的自相關(guān)。換句話就是AR需要保留自變量X之間的自相關(guān)用來進(jìn)行預(yù)測，但是需要剔除（修正）殘差項之間的序列相關(guān)？
使用time series data會出現(xiàn)序列相關(guān)的問題，為什么在使用AR模型的時候，還要用Y的滯后項來代替X？這樣做豈不是仍然存在序列相關(guān)問題，這里不理解
程寶問答
金程問答