Multiple Regression Analysis
Bài thử nghiệm: diễn giải hệ số, dự báo, R² điều chỉnh và chẩn đoán một số vấn đề của mô hình. Chưa bao phủ toàn bộ hồi quy, chuỗi thời gian hoặc học máy .
Time-Series Forecasting
Bài thử về mô hình tự hồi quy bậc một, tính dừng, dự báo ngoài mẫu và yếu tố mùa vụ; chưa bao phủ toàn bộ kiểm định nghiệm đơn vị hay các mô hình biến động.
Machine Learning Model Selection
Bài học nhập môn về học có giám sát, học không giám sát, overfitting và đánh giá ngoài mẫu trong dữ liệu tài chính. Chưa bao phủ chi tiết thuật toán và dự án big data.
Logistic Regression for Investment Decisions
Bài học về xác suất biến cố nhị phân, odds, ngưỡng phân loại và đánh giá mô hình. Ví dụ dùng hệ số giả định; chưa bao phủ ước lượng hệ số, kiểm định thống kê và toàn bộ phân tích điểm ảnh hưởng.
Big Data Projects and Financial Text
Bài học về quy trình dữ liệu, dấu thời gian công bố, xử lý văn bản và đánh giá ngoài mẫu. Tình huống là dữ liệu giả định; chưa bao phủ toàn bộ kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Time-Series Volatility and Cointegration
Bài học mở rộng phần chuỗi thời gian hiện có bằng ARCH, nghiệm đơn vị và đồng liên kết. Các phép tính là ví dụ giả định, không thay thế kiểm định thống kê trên dữ liệu thực.
Regression Model Diagnostics
Bài học tự biên soạn về nhận diện vấn đề của mô hình hồi quy. Kết luận về sai số chuẩn giả định điều kiện ngoại sinh nêu trong tình huống; kiểm định thực tế cần dữ liệu và chẩn đoán bổ sung.
Principal Components and Clustering Decisions
Bài học độc lập về giảm chiều bằng PCA và phân nhóm bằng k-means trong dữ liệu đầu tư; nhấn mạnh chuẩn hóa biến, phương sai giải thích, dữ liệu ngoài mẫu và tránh rò rỉ thông tin.
Influential Observations in Regression
Phân biệt vị trí bất thường của biến giải thích, phần dư lớn và tác động thực tế lên hệ số khi loại một quan sát.
Random Forest Validation for Credit Signals
Phân biệt kết quả trong mẫu và ngoài mẫu, tính sai số phân loại, rồi kiểm tra khả năng rò rỉ dữ liệu trong mô hình tổ hợp.
Penalized Regression and Time-Aware Validation
So sánh ridge, lasso và mô hình không phạt bằng sai số ngoài mẫu, đồng thời tránh dùng tập kiểm tra để chọn tham số.
Classification Precision, Recall, and Decision Thresholds
Đọc ma trận nhầm lẫn và đánh giá đánh đổi khi thay đổi ngưỡng cảnh báo.
Time-Series Forecast Error Evaluation
So sánh sai số dự báo theo đúng kỳ và dùng tập kiểm định sau tập huấn luyện.
Regression Interactions and Conditional Effects
Đọc hệ số biến giả và tương tác mà không nhầm hệ số riêng với tác động ở mọi giá trị X.