老師 想問一個比較general的問題，根據(jù)做題經(jīng)驗，如果考試中考regression，給出一個回歸方程數(shù)據(jù)圖，給出x的數(shù)值，然后讓你算y，這個時候我需要考慮b的顯著性然后過濾到不顯著的變量計算？還是不考慮然后直接帶入到所有的變量計算y值
Q4，整的序列自相關——平滑——SSE偏小怎么理解
講義中明確表示， token詞頻過高或過低都不好，為什么TF 以及 TF*IDF越高越好
42題，lag1的系數(shù)-0.8757，這個系數(shù)比較小檢驗結果是不顯著，那lag1的系數(shù)豈不是等于0？這么看的話，模型還能說準確嘛？答案是說沒有自相關的問題模型就是準確的
請問第三題，怎么看出來問的是data cleansing 而不是wrangling？
講義里說如果有一個time series 有unit root 但另一個沒有，"we cannot use multiple regression" , 但老師這里講把有unit root的TS做一階差分如果平穩(wěn)了就可以用新的TS繼續(xù)做回歸，我覺得和講義矛盾，能進一步講講么，謝謝
問題5，既然模型不符合協(xié)方差穩(wěn)定的假設，為什么還能用AR模型并計算預測值？
為什么g<0?
均值回歸線公式的推導講課的時候有說嗎？我記不清了，可否簡單講解一下
goodness of fit是什么意思? 這里老師把goodness of fit 等同于模型的簡潔度，這不對吧
若Var（x）= n，Var（aX + b）等于多少？如何推導？
請問本章的重點是哪些，哪些了解概念即可？ 哪塊要掌握計算嗎?
這里的“擠在一起”是什么意思，Yt和Yt-1相關可以是正相關 也可以是負相關吧？不應該只是像老師圖上畫的那樣吧？
最後一題, 如果得出65% THRESHOLD 這結論?
老師，怎么理解小于門檻值就not classified as winning fund? 原理是？
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