課程2-3（Quantitative Methods）
◆General Comment：
量化方法可能看起來很嚇人，但還是可以熟能生巧噠。考生不應該太執著於計算，因為CFA協會更注重概念的理解。所以題目中的計算量並不大，最重要的是要理解計算什麼，以及各個概念之間的關係。
◆Hypothesis Testing：
一個經常出現的出題點就是用一個樣本來做假設檢驗。因為我們不能證明一件事是正確的，那麼我們的次優選擇就是去證明它的對立面是錯的，如果已經給出了一定的置信水平，我們通過排除就可以找到正確答案。對於假設檢驗的問題，一定要練習一下答題步驟：
1、闡述假設
2、確定假設檢驗要用的數據
3、確定假設檢驗的顯著性水平
4、說明判定的條件
5、收集數據進行必要的計算
6、做出統計學上的決定
通過練習，考生就可以輕鬆解決假設檢驗問題。在這個過程中，需要注意的方面有：
1、單尾檢驗或雙尾檢驗：假設顯著性水平是5%，那麼單位檢驗的P=0.05，雙尾檢驗的P=0.025
2、對於以下情況，我們使用t檢驗，而不用z檢驗：
樣本量較小（<30）
總體標準差未知
3、練習這種問題是，要確保理解了對結果的解釋。這些問題要的是解讀，而並非是零假設是否被拒絕的結果。
對於假設檢驗的一類和二類錯誤，注意以下幾點：
1、因為假設的接受取決於概率，所以一類和二類錯誤是很可能出現的
2、一類錯誤的概率等於顯著性水平。但是，二類錯誤的概率不是1-一類錯誤的概率
3、做假設檢驗時，會有以下四個可能的結果：
沒有拒絕真實的零假設 沒錯
決絕真實的零假設 一類錯誤
拒絕了錯誤的零假設 沒錯
沒有拒絕錯誤的零假設 二類錯誤
4、要想同時降低一類和二類錯誤，只能增加樣本量
5、假設檢驗的效能是正確決絕錯誤零假設的可能性
6、考試中必有至少一道問題直接或者不直接考察一類和二類錯誤，一定要確保你對這個概念理解得十分深刻。
畫出圖表通常可以幫助回答假設問題。概念問題或者涉及到計算接受區間的問題都可以通過畫圖來解決。通過畫出草圖並標註出顯著性水平的變動，考生就可以輕鬆看到變動的效果。比如，通過將顯著性水平從5%提高到10%，納偽的區域變小了，拒絕的區域變大了。更大的拒絕域將會增大拒真的可能性。但是二類錯誤的概率將會降低。
要知道在統計學中，我們永遠都不可能真的「證明」一個零假設是為真；我們只能夠從證明零假設為假來推斷備擇假設為真。因此，我們只能通過建立零假設來檢驗我們真正想證明的備擇假設。如果我們的計算可以讓我們拒絕零假設，那麼我們就可以說在一定的置信水平下認為備擇假設是真的。
◆Confidence Intervals：
典型的置信區間為95%。而遇到不常用的置信區間（比如80%）就會讓考生手足無措。80%的置信區間在正態曲線上兩邊都會有10%的非置信區間，所以Z分數的80%的置信區間其實是可以在90%的累計概率中找到的。另外，準確對應0.9的z分數並不在表格中。這種不尋常的結果，再加上考試日的壓力，會非常讓人心煩。練習這種問題的關鍵就是不要被這種細節迷惑。
如果題目問到樣本的置信區間，首先就是要確定問題要問的究竟是什麼，之後要找出需要計算的數據，忽視其他幹擾項。比如，如果樣本量是16的話（<30），我們就知道必須要用t分數，就可以忽略所有與z分數相關的信息。從這點出發，將相關的輸入帶入公式中並計算置信區間。考生也要注意給出的是單尾還是雙尾的概率表，然後注意使用合適的數值。
◆Time Value of Money：
遇到金錢時間價值的問題時，畫出時間線將會比較有用。圖示可以幫助你弄清楚問題在問什麼，還可以降低錯誤的可能性。這些問題看起來很複雜，但是在畫出圖示之後就可以將問題分解成小塊兒，解決的方法就會變得非常清晰了。但是，因為考試的壓力，考生可能會犯不必要的錯誤。在做題時太過匆忙就對導致這種錯誤。
要解決比較（APR vs. EAR）問題是，全部轉化成EAR能夠使我們在同一單位下進行比較。一旦度量單位相同，正確的答案就呼之欲出了；比如，選擇EAR最高的投資（其他情況相同）。要小心記複利的期數。通常，APR最高的投資並不是正確答案。