MGARCH (Multivariate GARCH) 모델은 다변량 시계열 데이터에서 조건부 이변동성을 모델링하는 다양한 방법을 포괄하는 개념입니다. 다음은 몇 가지 주요한 MGARCH 모델의 종류입니다:BEKK (Baba, Engle, Kraft, and Kroner)

2-표본 t-검정의 귀무가설은 두 집단의 평균이 같다는 것, 즉 두 집단의 평균이 유의한 차이가 없다는 것입니다.구체적으로, 귀무 가설은 두 그룹의 모집단 평균이 같고 표본 평균에서 관찰된 차이는 무작위 표본 추출 변동성 때문이라는 것입니다. 반면에 대립 가설은 두 그

분산(분산의 동질성)을 비교하기 위한 F-검정에서 p-값의 해석은 선택한 유의 수준(종종 α로 표시됨)에 따라 달라집니다. 공통 유의 수준은 0.05입니다.p-값이 1이거나 선택한 유의 수준(예: 0.05)보다 크면 귀무 가설을 기각할 충분한 증거가 없음을 나타냅니다.

SS = Sum Squares ofMS = Mean Squares ofE = ErrorR = Regression 자유도 = 설명에 사용되는 독립적인 정보 수즉 n개의 데이터(표본!)가 있을 때 n-1개의 독립적인 정보가 있다면 변동성을 완전히 설명(해석) 가능하다n개의

선형 회귀 - 가정이 필요합니다(예: 선형성, 등분산성, 잔차의 정규성).로지스틱 회귀 - 가정이 필요합니다(예: 선형성, 오류의 독립성, 다중 공선성의 부재).일반화 선형 모델(GLM) - 가정(예: 선형성, 오류의 독립성, 적절한 링크 함수, 지정된 분포)이 필요합

감독 학습:회귀:선형 회귀: MSE(Mean Squared Error) 손실 함수가 일반적으로 사용됩니다.지원 벡터 회귀: Epsilon-Insensitive 손실 또는 MSE 손실의 변형을 사용할 수 있습니다.분류:로지스틱 회귀: 교차 엔트로피 손실 함수가 일반적으로

통계 모델:유형: 통계 모델은 데이터 유형과 해결하려는 문제에 따라 여러 유형으로 분류될 수 있습니다.선형 모델: 변수 간의 선형 관계를 캡처합니다(예: 선형 회귀).일반화 선형 모델: 선형 모델을 확장하여 비선형 관계 및 다양한 데이터 분포(예: 로지스틱 회귀)를 처