Zjednodušení modelu pomocí p-hodnot

Leonardo da Vinci kdysi řekl: „Jednoduchost je nejvyšší formou sofistikovanosti." A to platí i v datové vědě. V tomto cvičení si procvičíš, jak pomocí p-hodnot rozhodovat o tom, které parametry modelu jsou skutečně potřebné, a jak sestavit úsporný model bez statisticky nevýznamných parametrů.

Nulová hypotéza předpokládá, že hodnota parametru je nula. Pokud je p-hodnota větší než zvolená hladina spolehlivosti, nelze nulovou hypotézu zamítnout — to znamená, že daný parametr není statisticky významný, a tedy ani nutný.

Model GARCH byl definován a nafitován na datech výnosů Bitcoinu. Výsledek modelu je uložen v proměnné gm_result.