Simplifică modelul cu ajutorul valorilor p

Leonardo da Vinci spunea cândva: „Simplitatea este cea mai înaltă formă de sofisticare." Același principiu se aplică și în modelarea datelor. În acest exercițiu, vei folosi valorile p pentru a decide dacă parametrii unui model sunt necesari și vei defini un model parsimonic, fără parametri nesemnificativi.

Ipoteza nulă presupune că valoarea parametrului este zero. Dacă valoarea p este mai mare decât nivelul de încredere ales, ipoteza nulă nu poate fi respinsă – ceea ce înseamnă că parametrul nu este semnificativ din punct de vedere statistic și, prin urmare, nu este necesar.

Un model GARCH a fost definit și ajustat pe datele privind randamentul Bitcoin. Rezultatul modelului este salvat în gm_result.

Afișează rezumatul ajustării modelului.
Obține parametrii modelului și valorile p, apoi salvează-le într-un DataFrame numit para_summary.
Afișează și analizează para_summary.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni 1/2

exercițiu