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非代码面试题
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3221置信区间无法给出一次性上线决策的正收益概率某位 PM 看到“下个月策略边际收益”的 frequentist 95% 置信区间是 [-0.1, 0.4]，于是问：“那这次上线时真实边际收益为正的概率到底是多少？” 为什么这个区间本身不能直接回答这个问题？如果用 Bayesian 语言，应看哪个量？统计中等essay未尝试面试订阅3222保守先验何时会让可信区间更宽假设数据很弱，而先验又强烈地把参数往 0 拉，同时也真实反映了对收缩幅度的不确定性。为什么在这种情况下，Bayesian 可信区间可能比 frequentist 渐近置信区间更宽？统计中等essay未尝试面试订阅3223为什么 Bayes 因子和 p 值会给出不同结论在大样本下，你可能会看到很小的 p 值，但 Bayesian 对原假设的反对证据却并不强。为什么这并不矛盾？统计中等essay未尝试面试订阅3224层级 Bayesian 与 Bonferroni 的差异你要同时筛 200 个 alpha，其中大多数大概率都等于 0。为什么层级 Bayesian 处理这个问题的方式会与 Bonferroni 式的 frequentist 校正不同？统计中等essay未尝试面试订阅3225后验预测检验与经典拟合优度检验的区别为什么后验预测检验回答的问题与经典拟合优度 p 值不同？统计中等essay未尝试面试订阅3226不对称损失下的决策支持某次单事件交易的收益结构高度不对称。若真正目标是在不对称损失下做一次性的“做/不做”决策，为什么 Bayesian 分析往往比教材式 frequentist 检验更自然？统计中等essay未尝试面试订阅3227没有设计锁时的序列更新数据持续流入，交易台希望每小时更新一次信念。为什么 Bayesian 推断天然适合序列更新，而 frequentist 检验流程通常需要更严格的设计纪律才能保住其标称保证？统计中等essay未尝试面试订阅3228正则化可以看作隐式先验为什么人们会说 ridge 或 lasso 正则化有 Bayesian 解释，即使最终优化过程是在 frequentist 工作流中完成的？统计中等essay未尝试面试订阅3229什么时候大样本 frequentist 渐近法更有吸引力请给出一个现实原因：当样本极大且来自稳定的高流动性环境时，量化团队为什么可能更偏好 frequentist 渐近分析，而不是完整的 Bayesian 分析？统计中等essay未尝试面试订阅3230稀疏事件率与在线校准当你需要在线更新非常稀疏的事件率（例如罕见故障或罕见成交）时，为什么 Bayesian 方法通常很有吸引力？统计中等essay未尝试面试订阅3231Sharpe 置信区间不是后验信念PM 说：“Sharpe 的 frequentist 95% 置信区间大部分在 0 之上，所以真实 Sharpe 为正的概率有 95%。” 为什么这句话混合了两套框架？统计中等essay未尝试面试订阅3232BIC 与 Bayes 因子的区别为什么人们常说 BIC 是 Bayesian 模型比较的近似，而不是和 Bayes 因子完全一样的东西？统计中等essay未尝试面试订阅3233Frequentist 风险并不以先验为条件在先验下最小化 Bayes 风险，与在参数空间上统一最小化 frequentist 风险或 regret，关键概念差别是什么？统计中等essay未尝试面试订阅3234部分池化与分别拟合的区别为什么对许多相关资产使用层级 Bayesian 模型，往往会比“每个资产分别拟合再逐个检验”得到更稳定的估计？统计简单essay未尝试面试订阅3235预测区间与均值区间的区别为什么“下周计数的 Bayesian 后验预测区间”回答的问题，与“底层均值计数的 frequentist 置信区间”并不相同？统计简单essay未尝试面试订阅3236p 值能否和先验信念直接拼在一起？交易员说：“我原本就很有先验看法，而且 p 值做出来是 0.03，所以把两者揉在一起，就可以说这笔交易现在有 97% 的把握。” 为什么这并不是一个自洽的 frequentist 计算？统计简单essay未尝试面试订阅3237为什么后验均值会变而 MLE 不会某交易台只观察到了 4 次新的违约事件，研究的是一个很罕见的违约率。加入一个较强的历史 Beta 先验后，Bayesian 的后验均值明显低于样本比例；而 frequentist 的 MLE 却恰好等于样本比例。为什么这两个答案可以合理不同？它们各自是在什么条件下做推断？统计简单essay未尝试面试订阅3238经验贝叶斯为什么像站在中间地带为什么经验贝叶斯常常给人一种介于 Bayesian 与 frequentist 工作流之间的感觉？统计简单essay未尝试面试订阅3239大 p 值不等于原假设后验概率高为什么把“大 p 值”直接读成“原假设大概率为真”是危险的？统计简单essay未尝试面试订阅3240先验敏感性不总是缺陷为什么在高风险决策问题里，对先验做敏感性分析有时反而是一种优点，而不是缺陷？统计简单essay未尝试面试订阅