神同学2023-01-26 01:31:36
不理解这道题。
回答(1)
Evian, CFA2023-01-29 16:51:21
ヾ(◍°∇°◍)ノ゙你好同学,
感谢提供截图信息!~
“样本选择偏差”sample selection bias指的是:样本不能代表总体,例如现在要估计一下2010-2018年的整体中国股票市场的业绩表现,选择的样本一定是市场上存活的股票,挂掉的股票是不会抽样到的,这个时候会高估真实的市场整体股票业绩。那么:样本外2018-2019年的数据,可以检验出2010-2018年的高估的问题么?out of sample test 可以检验sample selection bias么?不太可能,例如2018-2019年抽取的样本也是有高估整体股票业绩表现的问题,所以out of sample test 不能检验出sample selection bias
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不存在显著性水平还能发现数据挖掘偏差?没理解两者有什么关系?
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题目中的“significance”是“显著的”而不是“显著性水平”
题干意思是:以下哪一个“与抽样相关的偏差”最有可能引起显著的(结论/特征,而这个结论/特征是不存在的)
解析C的意思是:数据挖掘偏差来自于数据过度使用或者错误使用,并且导致模型或者模式不存在。也就是说我们将样本数据的特征过度抓取,在(相同总体的)其他样本数据中无法印证这些特征
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