第五題為什么不能先算出logodds的差值，因為其他都不變，只有這兩個變量變化了，是能算出一個logodds的變化量的，繼而算出概率的變化量。前面一題算變動1單位的自變量，logodds變動多少，繼而算出概率不也是這么算的嗎
想問下sampling error是怎么算？他跟標(biāo)準(zhǔn)誤的關(guān)系用公式怎么表達？
老師，我的理解是是這樣的，題目中也沒說只做一次回歸，那么，就可以做多次回歸，如果simulation的結(jié)果沒有呈現(xiàn)一個有意義的分布而是隨機分布，那么就不比做同樣多次數(shù)的回歸（也會呈現(xiàn)隨機結(jié)果）具有優(yōu)勢。這樣的理解對嗎？為什么不對？
題中老師解析：正似然函數(shù)值越大，擬合度越高，更好。負似然函數(shù)值越小，誤差越小，更好。且負似然函數(shù)值用得更多。那為什么model2里L(fēng)L=-450.4，比model1里L(fēng)L=-451.66大，但是更好呢？不是如果是負值的話，是越小越好么？-451.66更小呀，為什么不是更好？
精 如果這樣解釋，那epsilon_i和epsilon_(i-1)永遠有關(guān)聯(lián)，那為什么還用t檢驗？
這里老師講到X是高杠桿點，Y是異常點，兩者有啥重大的區(qū)別？
為什么這里老師說直接P-value就能判斷出來哪幾個是有效的，哪幾個是無效的？基礎(chǔ)不夠扎實，麻煩老師幫忙詳細解答一下
請問可以分享一下這部分的知識點和公式推導(dǎo)嗎？不太記得了
還是不理解為什么異方差會使標(biāo)準(zhǔn)誤減小
精 問題一，圖二，序列相關(guān)數(shù)據(jù)可以應(yīng)用ＡＲ模型，但AR模型又假設(shè)不能序列相關(guān)，哪里出問題？問題二，自回歸和多元回歸，主要區(qū)別在哪。問題三，另外條件異方差是自變量和殘差存在相關(guān)性嗎？請逐一解答，謝謝
請問這個題目中表格里面的p-value > |z|是啥意思呢？怎么看？
7分35秒左右，為什么說前一期上漲，后一期也上漲，那么波動的離散就會變小呢？
條件異方差不就是殘差和自變量有關(guān)系嗎，老師說有關(guān)系打破一致性，那為什么還說條件異方差沒有打破一致性呢？
t和f檢驗的常用關(guān)鍵值有哪些
為什么DF是越低越好，TF是越高越好呢？（因為講義說TF-IDF是越高越好）
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