苗同学2019-12-21 17:56:07
苗同学老师您好，当Z值或者T值<K值时，我们说接受H0的假设，但是这里我想问一下Z值或者T值<K值的意义是什么？以本课中举的例子为例，T值=(1.5%-1.1%)/（3.6%/√20）=0.497<K=2.093,那么这个结论代表了什么意思呢？X拔=1.5%落在正态分布(1.1%, δ)中的概率？？？烦请老师以图片中的例题为例解释下T值<K值代表的意义，十分感谢
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Evian, CFA2019-12-23 11:01:50
Evian, CFA苗同学你好，
假设检验中，求K值，其实目的是在找“一个区间”，也就是“置信区间”和“拒绝域”分别是什么，为什么有这个区间呢，是因为“点估计”非常不靠谱，所以我们才搞了一个“区间”。视频中应该讲过这个例子：比如，中国女排队员的平均身高是188cm，那么我就把这个样本的平均身高作为全中国女性的平均身高，这个就是点估计。但是肯定不准确呀，于是引出了“区间估计”。而区间估计其实也有“点估计”的影子，你可以将“区间估计”的中点（本题中的均值）看作是“一个点”，均值应该多少倍的距离，这就是k值所决定的。
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当Z值或者T值<K值时，我们说接受H0的假设
这句话描述的不准确，因为我们只能说“拒绝原假设”或者“不拒绝原假设”作为假设检验的一个结论。
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当Z值或者T值<K值时
可以这样理解，K值确定了均值（这个点）左右两边的距离，Z值或者T值（查表得到的）落在这个区间中，是我们没有足够的“信心”拒绝原假设。
如果Z值或者T值（查表得到的）落在这个区间外边，是我们有足够的“信心”拒绝原假设
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以本课中举的例子为例，T值=(1.5%-1.1%)/（3.6%/√20）=0.497<K=2.093,那么这个结论代表了什么意思呢
T值的求解，是一个“标准化”的过程，目的是为了和查表获取的K值比较（标准正太分布表）。这个表的存在是因为，实际上有无数个正太分布，他们均可以标准化为“均值为0，方差为1”的标准正态分布，制作一张表即可满足所有查此类表的人。
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X拔=1.5%落在正态分布(1.1%, δ)，求的不是概率，而是将Test statisctic检验统计量和Critical value一起比较大小
我们来理一下逻辑：
1.依据已经存在的20个的月数据（月收益的均值为1.5%，标准差为3.6%），这个相当于一个样本
2.预期下个月的收益均值为1.1%，这里相当于我们猜整个总体的均值应该是u=1.1%
3.在u=1.1%左右k倍标准差的范围内，不拒绝原假设，在范围外，拒绝原假设，k是根据significant level查表得到的
4.根据1中的信息，求出TS检验统计量，当TS大于K时，落在u=1.1%左右k倍标准差的范围外，拒绝原假设，反之，当TS小于K时，u=1.1%左右k倍标准差的范围内，不拒绝原假设。
有一个前导课程推荐你听一下~
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