1. sampling distribution은 X_bar의 분포이구요 distribution of actual prices of the 1000 bonds는 모집단으 분포입니다.
2. sample의 개수 n을 증가시키면 X_bar의 standard error는 줄어들수밖에 없습니다. 그러면 (X_bar - 0)/standard error 의 값이 점점 커지게 됩니다. 그러면 t-test를 했을때 t_c(critical value)를 넘어갈 가능성이 커지고 그러면 mu_x 가 0이 아닐꺼라는 결론을 내리게 됩니다. (H_0을 기각하게 되므로) 이것을 significant 하다고 표현한 것입니다. (예를 들면 "수익을 내는(평균이 0이 아닌) 전략을 발견했다."고 하는 것이죠)
3.P150쪽 참고하세요. Linear라 함은 coefficient는 반드시 linear해야 하지만 X-variable은 transformation을 통해서 linear 하게 만들 수 있으면 된다. 고 설명드렸습니다. 독립하고는 관련이 없습니다.
4. 자유도가 34면 30이 넘어가므로 1.96사용해도 무방합니다. 문제에 table이 주어지면 주어진 값으로 사용하시구요. 없으면 z값 사용하셔도 됩니다. 다만 95%의 유의수준인 경우 2정도 사용합니다. 일단 z값보다는 t값이 조금 더 크다는 것을 아시면 되구요. 근사한 값을 사용하시면 됩니다. 근사한 값을 사용할 때 z값 계산했다면 조금 더 큰 값쪽에서 근사값을 찾으셔야겠죠?
