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1 Primary & Middle School Mathematicsकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Mathematicsकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Mathematics — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Mathematics — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Mathematics — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Primary & Middle School Physicsकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Physicsकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Physics — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Physics — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Physics — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Primary & Middle School Biologyकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Biologyकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Biology — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Biology — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Biology — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsबाज़ार ऑनलाइन 2 Markets II: Rates, FX and Creditबाज़ार ऑनलाइन 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoबाज़ार ऑनलाइन 4 Quantitative Methodsविधियाँ ऑनलाइन 5 Derivatives and Volatilityडेरिवेटिव्स ऑनलाइन 6 Rates, Credit, XVA and Riskब्याज दरें, क्रेडिट और जोखिम ऑनलाइन 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosअनुसंधान ऑनलाइन 8 Strategies I: Equities and Futuresरणनीतियाँ ऑनलाइन 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksरणनीतियाँ ऑनलाइन 10 Microstructure and Executionनिष्पादन ऑनलाइन 11 Market Making and High-Frequency Tradingमार्केट मेकिंग ऑनलाइन 12 Machine Learning for Marketsमशीन लर्निंग ऑनलाइन 13 Low-Latency Softwareतकनीक ऑनलाइन 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureतकनीक ऑनलाइन 15 Research, Data and Risk Platformsतकनीक ऑनलाइन 16 The Desk and the Firmफ़र्म ऑनलाइन 17 The Industry: Firms, Roles and Careersकरियर ऑनलाइन 18 The Interview Bookकरियर ऑनलाइन

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Quantitative Finance · शब्दावली

Likelihood-ratio test क्या है?

Definition 12.4 Quantitative Methods · अध्याय 12 — Testing and Multiple Testing

The likelihood-ratio test of a null that imposes $r$ restrictions on $\theta$ rejects for large $\mathrm{LR} = 2\bigl(\ell(\hat\theta) - \ell(\hat\theta_0)\bigr)$ , where $\ell$ is the log-likelihood, $\hat\theta$ its maximiser and $\hat\theta_0$ its maximiser under the restrictions.

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