文档摘要

第 3 章 · 02 统计基础:回归与假设检验 本节摘要:本节是数学底座的第二层,讲清「如何从数据中学规律」。核心工具是回归分析——用一条直线(或超平面)刻画因变量与自变量的关系,从简单 OLS 到多元线性回归,辅以 R²(拟合好坏)、VIF(多重共线性)等诊断量。围绕回归的还有期望值、协方差、自相关等基本概念,以及假设检验、统计显著性、卡方、置信区间、方差分析(ANOVA)这套推断框架。本节强调「回归的假设与陷阱」而非公式——因为量化里大多数错误不是算错回归,而是违反了假设还不知道。素材来自 docs/basic/stat。

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