Dans ce module, vous examinerez les idées fondamentales qui sous-tendent les variables aléatoires et leurs distributions. Vous distinguerez les résultats des variables, classerez les variables aléatoires discrètes et continues et établirez un lien entre la fréquence relative, les essais répétés et les distributions de probabilité. Vous utiliserez également la moyenne et la variance pour décrire les distributions et relierez ces concepts aux rendements boursiers, y compris le rendement logarithmique, la probabilité de perte, les quantiles de la distribution normale et les modèles de distribution abordés en finance.

Dans ce module, vous examinerez comment les données d'un échantillon sont utilisées pour tirer des conclusions sur une population plus large dans un contexte financier. Vous comparerez les populations et les échantillons, distinguerez les approches d'échantillonnage courantes et passerez en revue les idées clés concernant l'estimation sans biais, les distributions d'échantillonnage, le théorème de la limite centrale, les intervalles de confiance et les tests d'hypothèse, y compris le rôle des valeurs p dans l'évaluation des déclarations de rendement des investissements.

Dans ce module, vous examinerez comment la régression linéaire est utilisée dans l'analyse financière. Vous distinguerez la covariance et la corrélation, interpréterez les relations entre les variables par le biais de la visualisation et identifierez les réponses et les prédicteurs dans la régression linéaire simple d'un point de vue financier. Vous examinerez également la modélisation du meilleur ajustement, la signification du modèle et les hypothèses, la division formation-test et la façon dont la régression peut être appliquée à la génération de signaux boursiers et à l'évaluation des performances.