第 13 / 17 页
非代码面试题
显示 20 / 340 道匹配题目
答题状态：未尝试未正确已正确
ID题目领域难度题型进度权限
1923所需观测数 3研究负责人使用近似公式 n >= K * sigma 2 / delta 2，其中 K = 9，信号标准差为 30 bp，目标可检测均值偏移为 4 bp。最小整数样本量是多少？统计中等数值题未尝试免费1926最小可检测优势 1仍使用近似公式 n >= K * sigma 2 / delta 2。若 K = 7.84，sigma = 25 bp，且你只能收集 n = 400 个观测，那么最小可检测均值优势 delta 是多少个基点？统计简单essay未尝试免费1928最小可检测优势 3仍使用近似公式 n >= K * sigma 2 / delta 2。若 K = 9，sigma = 30 bp，且你只能收集 n = 900 个观测，那么最小可检测均值优势 delta 是多少个基点？统计中等数值题未尝试免费1931序列相关下的有效样本量 1一段收益序列有 240 个观测，lag-1 自相关为 1/5。使用经验公式 n eff = n * (1-rho)/(1+rho)，有效样本量是多少？统计简单essay未尝试免费1936配对设计样本比率 1两个策略在同一批股票和同一组日期上测试，噪声项相关系数为 1/5。与边际方差相同的非配对比较相比，配对设计会把所需样本量缩小到原来的几倍？统计简单数值题未尝试免费1941功效评分方案选择 1用评分 delta * sqrt(n) / sigma 比较两个研究方案。方案 A 的 delta=4 bp、n=225、sigma=2 bp。方案 B 的 delta=3 bp、n=400、sigma=1 bp。哪一个方案的评分更高？统计简单数值题未尝试免费3066一次带噪观测下的信号提取潜在标量状态的先验分布为 x\sim N(10,4)。你观测到 y=13，且观测方程为 y=x+\varepsilon，其中 \varepsilon\sim N(0,5)。求 Kalman 增益、后验均值与后验方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3068潜在公允价值更新潜在标量状态的先验分布为 x\sim N(-1,16)。你观测到 y=3，且观测方程为 y=x+\varepsilon，其中 \varepsilon\sim N(0,9)。求 Kalman 增益、后验均值与后验方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3071局部水平模型的预测与更新设 x t=x t-1 +w t，其中 w t\sim N(0,2)；观测方程为 y t=x t+v t，其中 v t\sim N(0,3)。在时刻 t-1，滤波后的状态分布为 N(7,4)。若观测到 y t=9，求时刻 t 的预测均值/方差以及更新后的均值/方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3072随机游走价值过滤一步设 x t=x t-1 +w t，其中 w t\sim N(0,1)；观测方程为 y t=x t+v t，其中 v t\sim N(0,4)。在时刻 t-1，滤波后的状态分布为 N(-2,5)。若观测到 y t=0，求时刻 t 的预测均值/方差以及更新后的均值/方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3076融合两条带噪交易员报价潜在标量状态的先验分布为 N(0,9)。两个条件独立的传感器分别观测到 y 1=2（噪声方差 4）和 y 2=-1（噪声方差 5）。求同时利用两条观测后的后验均值与后验方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3077双传感器潜在水平估计潜在标量状态的先验分布为 N(5,16)。两个条件独立的传感器分别观测到 y 1=9（噪声方差 9）和 y 2=3（噪声方差 4）。求同时利用两条观测后的后验均值与后验方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3078双数据源状态合成潜在标量状态的先验分布为 N(-2,25)。两个条件独立的传感器分别观测到 y 1=-1（噪声方差 1）和 y 2=2（噪声方差 4）。求同时利用两条观测后的后验均值与后验方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3081观测缺失两天后才出现新读数设局部水平模型满足 x t=x t-1 +w t，其中 w t\sim N(0,1)，观测噪声方差为 2。在上一次滤波状态 N(3,4) 之后，连续缺失了 2 次观测。随后观测到新值 y=6。求新观测到来之前的预测方差，以及更新后的均值/方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3082缺失一次观测后的更新设局部水平模型满足 x t=x t-1 +w t，其中 w t\sim N(0,3)，观测噪声方差为 5。在上一次滤波状态 N(-1,9) 之后，连续缺失了 1 次观测。随后观测到新值 y=2。求新观测到来之前的预测方差，以及更新后的均值/方差。统计中等derivation未尝试面试订阅3086Q=1、R=2 时的稳态增益考虑标量局部水平模型的稳态： x t=x t-1 +w t，w t\sim N(0,1)；y t=x t+v t，v t\sim N(0,2)。 求稳态后验方差 C 与稳态 Kalman 增益 K。统计困难derivation未尝试面试订阅3091平稳 GARCH 过程的长期方差考虑 GARCH(1,1) 模型 h t=\omega+ r t-1 2+ h t-1 ， 其中 \omega= 1 10 、 = 1 5 、 = 3 5 。假设 + <1，求无条件方差 E[h t]。统计中等derivation未尝试面试订阅3093由日度 GARCH 参数得到稳态方差考虑 GARCH(1,1) 模型 h t=\omega+ r t-1 2+ h t-1 ， 其中 \omega=1、 = 1 10 、 = 4 5 。假设 + <1，求无条件方差 E[h t]。统计中等derivation未尝试面试订阅3096大冲击后的次日方差在 GARCH(1,1) 模型中，参数为 \omega= 1 10 、 = 1 5 、 = 7 10 。已知当前平方收益 r t 2=4，当前条件方差 h t=2。求 h t+1 。统计简单derivation未尝试面试订阅3099中等收益下的波动率更新在 GARCH(1,1) 模型中，参数为 \omega=1、 = 3 20 、 = 3 5 。已知当前平方收益 r t 2=4，当前条件方差 h t=5。求 h t+1 。统计简单derivation未尝试面试订阅