AI經濟

當我們取得兩組資料後，通常就會開始做兩母體平均數之差的檢定，以及兩母體變異數之比的檢定。那是基於常態分配假設下，將區間估計和檢定可以互通的特性發揮出來。但如果你並不知道資料是否為常態分配時，就不能只做檢定，而是區間估計和檢定都要做。而檢定或區間估計所需要的臨界值也需符合資料的母體分配，才不會在統計可容錯的範圍內，無形增加更多的錯誤。 那我們該怎麼做呢？

 有模擬器的人肯定會知道這件事情，那就是資料檢定後是常態分配，但未必真的是！ 為什麼我會如此說呢？有很多因素影響著數據看起來像常態分配，例如序列相關[註1]。當你依著順序輸入資料時，就產生了順序感。這個順序感會讓數字之間產生關係，當然也可能不會。一旦產生關係後，你的資料可能在檢定時就是常態分配。

這篇文章分享標準普爾500和美國國庫券殖利率的關係。債券和股票都是吸收資金的方法，對投資人而言，哪種獲利高，就會使用高獲利的投資工具。而衡量兩者的獲利方式是以債券殖利率和股票的投資報酬率來做比較。不過這當中還需要考量通貨膨脹的問題，所以， 如果債券利率 > 通貨膨脹率和現金股利殖利率 => 選擇債券 長期債券利率 < 通貨膨脹率或現金股利殖利率 => 投資股票 一般來說，債券的利率愈高，投資人欲不想持有股票，股票賣壓力愈大。所以債券利率和股價的關聯就是反向。所以當債券利率過低時，債券價格愈高，賣掉債券獲利較多，產生的資金就很快流入股票市場，產生股市狂歡。 這篇文章使用聯準會的資料，透過不同期的美國國庫券利率資料，尋找與標準普爾500的關係。