这边老师说我们要讨论的是shrinkage方法的优缺点, 但是却说的是sample statistic的优点, 这张冠李戴了吧? 为何一开始说shrinkage, 但解释说的都是sample statistic?
笛子_品职助教 · 2023年07月13日
嗨，从没放弃的小努力你好：
你这个说法很怪, 什麽叫target VCV 方法?老师没说过这个方法?
Hello，亲爱的同学~
target VCV方法是有的。在基础讲义205页，画红线的部分，target VCV也是多因子的方法。
而且你说会同时继承, 那多因子的方法的缺点布也继承了吗?
是的。多因子的缺点也会继承的。
因为shrinkage方法是两种方法的加权平均，所以优点缺点都会继承。
正因为会继承缺点，才有本题statement2的说法。shrinkage estimation有来自sample VCV的缺点，因此本题才会在讨论shrinkage缺点的时候，去考虑sample VCV的缺点对不对呀。
多因子方法的缺点正好是样本统计方法的优点, 你说两个都继承, 不就抵消了?
CFA这里给出的结论是：优缺点综合下来，还是会提高估计的有效性的。
同学如果还有不理解的地方，欢迎随时提问，相信一定是克服这个卡点的。祝学习顺利~
----------------------------------------------虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！
笛子_品职助教 · 2023年07月12日
嗨，从没放弃的小努力你好：
这边老师说我们要讨论的是shrinkage方法的优缺点, 但是却说的是sample statistic的优点, 这张冠李戴了吧? 为何一开始说shrinkage, 但解释说的都是sample statistic?
Hello，亲爱的同学~
对不起~ 之前老师的回答没有让同学满意。这里重新回答一下。
我们看到，shrinakge本身就是结合了sample VCV和target VCV 方法。
既然这是一个折中的方法，那么shrinakge既继承了sample VCV和target VCV 的优点，也继承了sample VCV和target VCV 的缺点。
虽然，总体来说，综合优点和缺点，总体还是提高了估计的有效性。
但是，如果我们一定要去讨论shrinakge缺点的话，就得讨论sample VCV和target VCV的缺点。就本题来说，因为shrinakge继承了sample VCV的缺点。我们解释了sample VCV的缺点，也就解释了shrinakge的缺点。
对于statement2，这里的陈述是，shrinakge是不可信的，因为sample VCV有缺点。而shrinakge会继承sample VCV的缺点。
也就是：
这里是没什么问题的。
那么statement2错在beacuse后面的陈述，根据知识点：
本题，这里because后的原因是：sample VCV的缺点是bised和inconsistent。
但是根据知识点：sample VCV是Unbised和consistent。并没有biased与inconsistent这两个缺点。
因此statement2说法不对。不选。
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