老師你好 我算pmt 總是錯誤 就是按照左邊這一列操作的 怎么回事呢。。。第一步按n 然后一步步按照視頻左邊這一列按的 是不是計(jì)算器是假的??好崩潰 這是這個問題 下一個問題就是 pv這里不是借了300000嗎 為什么視頻里打在計(jì)算器里的是100000,打計(jì)算器要不要把負(fù)號打出,那么正確的流程是什么呢?
這道題里面的p概率為何是1/4?因?yàn)轭}目只有2種可能對或錯,那么p不應(yīng)該是0.5嗎?多選題下的p有什么特征?另外問一下分位數(shù)是什么意思?比如N(1)=0.83,是說正態(tài)分布,分位數(shù)為1,也就是正態(tài)分布圖上x軸數(shù)值取1時(shí)候?qū)?yīng)的左邊所有空間里面點(diǎn)可以取到的概率是0.83,這樣理解對嗎?
老師您好,我想問一下在這個ppt中第三個表,為什么用的是t分布來找critical value,然后再查t分布表的時(shí)候我們的n取得是什么吶? 還有一個問題,在第二個表中有三個自由度,其中2代表有兩個自變量就是兩元回歸,但是我不太清楚那個27的自由度在回歸方程中有什么實(shí)際的含義那? 謝謝老師
了ESS/K ÷ TSS/n-1, 我感覺這個式子在道理上好像又說得過去,可是它和AR2的公式很明顯是不一樣的。所以就很疑惑。
這里基礎(chǔ)就沒聽明白 題目中求出來的-5.21 是要去跟t-table 中 N=11 這一行的數(shù)字來比較的嗎?也就是說 這種類型題目其實(shí)給定了一個t 或者z的值 按照confidence level
HKD是population的mean?3. 問題中要我們計(jì)算的30million HKD是population的? 4. 視頻講解中老師寫的公式中分母為什么不需要除以根號n?為什么可以直接用sample的標(biāo)準(zhǔn)差來代替population的標(biāo)準(zhǔn)差?
系數(shù)也統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著,怎么比較誰更加統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著?2、B選項(xiàng),同上,百題講題老師也說了,系數(shù)有不顯著,所以不能說are,都顯著。我想問,就算系數(shù)都顯著了,能不能說,高的r方或者修正r方,可以說統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著。3、D選項(xiàng),百題講題老師說了個,F可以通過、t不能通過,是個啥意思?
2nd 7 x1=-50,y1=-1,x2=0,y2=0,x3=10,y3=2,x4=100,y4=4 2nd 8 n=4,mean x=15,sx=62.45,standard deviation
由圖:問題1:講解中老師說明CPT→I/Y可直接算出4.699與解析不符合,我摁出來和解析一致:是2.3498 問題2:解析中說明要乘以2,但是N=40代表的是40期每期付利即半年付利2.3498
老師,這兩道題都是對正態(tài)分布的考察,但是在找分位點(diǎn)的時(shí)候,一個題目中標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式中有樣本數(shù)量n,另一個則沒有(直接使用題目中的標(biāo)準(zhǔn)差),請問這是為什么?什么情況下要考慮樣本數(shù)量,什么情況下不用考慮?另外在這個題目中,累計(jì)七天的標(biāo)準(zhǔn)差和一天(daily)的標(biāo)準(zhǔn)差之間有著什么關(guān)系呢?
老師 這道題在求dirty price的時(shí)候關(guān)于折到哪個時(shí)點(diǎn) 不明白 第二張圖 老師講題的時(shí)候說從到期折到0時(shí)刻的下一次復(fù)付息日,而第一張圖答案說n=10可按說0時(shí)刻應(yīng)該是0~1之間的一個點(diǎn) 那么下一次付息日是我寫的1的位置,從到期日往1這個位置折總共才9次啊 到底是哪里錯了呢
t-statistic,a. t = 9.7, accept b. t = 0.7, rejectbesides, for revision, historical var is n
什么關(guān)系?年化均值應(yīng)該是N多個年來平均下來求到的,但一年內(nèi)每天的均值頂多是搜集了252天的算了個平均數(shù),所以這個不應(yīng)該除以天數(shù)吧?
treasury bond future,才能起到對沖作用。那么short多少呢?于是才用N=DsVs/DfVf得出合同份數(shù)。
老師,請問gpt這個解釋正確嗎?我不是很理解,在前一頁ppt當(dāng)中,我們學(xué)習(xí)了,當(dāng)n足夠大時(shí),然后我們收集了很多份樣本,然后每一份樣本當(dāng)中的最大值提取出來組成的分布該如何判斷,那么在這個時(shí)候,我們已經(jīng)
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