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非代码面试题
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1696多窗口筛选漏斗后的伪入围者期望数某交易台研究 30 个真正无效的信号。对每个信号，它会尝试 4 个回看窗口；若其中任一窗口的样本内 p 值低于 10%，该信号就进入下一轮，然后还必须通过一次新的 5% 样本外检验。假设在零假设下各检验独立，伪入围者的期望数量是多少？统计简单derivation未尝试免费1697板块内挖掘后出现伪板块赢家的概率某交易台把研究对象分成 12 个板块，每个板块内有 5 个真正无效的变体。它在每个板块里只保留最小的 p 值；若该最小 p 值低于 1%，就把该板块标记出来。若假设独立，至少有一个板块被错误标记的概率是多少？统计简单derivation未尝试免费1698压缩为有效家族后的 Bonferroni 阈值一个研究网格包含 60 个模型变体，但交易台认为它们只相当于 15 个“有效独立”的家族。若要用 Bonferroni 家族层面规则把整体族误差率控制在 10% 以内，对每个有效家族应使用什么 p 值阈值？统计中等derivation未尝试面试订阅169918 个有效研究选择的 Sidak 阈值某交易台认为，大量相关的参数微调实际上只相当于 18 个有效独立的研究选择。要把整体族误差率控制在 5%，Sidak 的单项阈值应取多少？统计简单derivation未尝试免费1700让 BH 恰好保留前三个家族的 q 区间五个家族层面的赢家，其 p 值从小到大依次为 0.004、0.011、0.018、0.031 和 0.070。对哪些 BH 目标水平 q，Benjamini-Hochberg 会恰好保留前三个发现？统计中等derivation未尝试面试订阅1701让三个主题都通过 Holm 所需的改进幅度三个按从小到大排序的家族 p 值分别是 0.012、0.027 和 0.030。交易台在 5% 的整体族误差率下使用 Holm 程序。要让三个主题都通过，中间那个 p 值至少要下降多少？统计中等derivation未尝试面试订阅170225 次零假设试验中最小 p 值的中位数某研究员总是从 25 个真正零假设的回测里，挑出最小的 p 值来汇报。若在零假设下这些 p 值独立且精确服从 Uniform(0,1)，这个“最小 p 值”的中位数是多少？统计简单derivation未尝试免费1703全年策略挖掘会带来多少假阳性？假设你每天都测试 20 条纯噪声交易规则，一年按 252 个交易日计算，每次都用 5% 显著性水平且不做任何校正。 那么全年期望会出现多少个假阳性？统计简单derivation未尝试免费170410 个滞后搜索后所需的样本内筛选阈值某交易台对一个真正无效的信号尝试 10 个滞后设定。只要任一滞后的样本内 p 值低于 alpha，它就保留其中最优的那个滞后，并再要求一次新的样本外 p 值低于 10%。假设零假设下各检验独立，要使整体伪上线概率恰好为 2%，alpha 应取多少？统计简单derivation未尝试免费1705大规模探索性筛选更适合 FWER 还是 FDR？你正在筛选 500 个候选 alpha，最终真正能进入实盘的可能只有很少几个。在这种探索性场景下，通常更适合先用 FWER 控制还是 FDR 控制？为什么？统计中等essay未尝试面试订阅1706为什么相关性改变的是调整方式，而不是问题本身某位 PM 检验了 40 个信号，但这些信号实际上都建立在少数几个共同的宏观主题上，因此 p 值高度相关。为什么“直接把 alpha 除以 40”通常过于粗糙？正确的概念性处理方式是什么？统计简单essay未尝试免费1707为什么分层检验能减轻多重比较负担研究员先检验某个行业整体是否有效，只有行业层面通过后才继续检验该行业内部的股票。为什么这种分层设计有助于减轻多重比较带来的负担？统计中等essay未尝试面试订阅1708BH 过程到底控制的是什么在目标 q=0.10 的 Benjamini-Hochberg 过程中，你最终拒绝了 5 个假设。这个方法是否保证这 5 个里面恰好有 10% 是假发现？统计中等essay未尝试面试订阅1709相关性会降低“有效检验个数”假设 100 个候选因子其实可以归成大约 20 组，每组内部信号都高度相似。与 100 个真正独立的检验相比，这对多重比较问题会产生什么定性影响？统计中等essay未尝试面试订阅1710由单桶阈值反推的整体误差率某交易台在 20 个彼此独立的事件桶上统一使用 0.0045 的单桶阈值。这样对应的整体族误报概率是多少？统计中等derivation未尝试面试订阅