3. 강의 중에 selecting forecasting model부분에 의문점이 생겨 질문드립니다. 먼저 MSE를 다룰때 단순히 T로만 나누는 이유가 회귀와 달리 독립변수가 t밖에 없으므로 그렇다고 하셨습니다. 그런데 그 다음에 S^2, adjusted R^2 같은 것을 다루는 이유가 독립변수가 커질때, 즉 k가 커질때 자연스럽게 R^2가 커지는 것을 방지하기 위해  k를 고려한 것이라고 하셨는데... 그럼 독립변수가 k말고는 따로 또 있는 것인가요???앞부분에서는 독립변수가 t밖에 없다고 하셨는데 헷갈려서 질문드립니다.

또 이 부분을 교재에서 다룰때, k를 "the degrees of freedom"라고 표현되어있습니다. 강의에서는 "number of parameters"라고 하셨는데 이를 왜 자유도라고 표현하는 것일까요? 간략하게라도 말씀해주시면 감사하겠습니다.

4. 강의 내용중 sample partial autocorrelation에 대해 질문드립니다. 책의 내용을 보면 T개의 sample 관측치가 있고 이것들의 partial autocorrelation이 다음과 같은 함수를 나타낼때  autocorrleation이 0이라고 할 수 있는 채택범위가 +/-2루트T라고 되어있습니다. 그래서 시각적으로 교과서의 다음 사진에서 나타난 것처럼 autocorrelation이 0이 되는 범위에 있는 것으로 나타나 white nosie일 수도 있다고(likely)표현되어있습니다. 그런데 강사님이 이 부분을 설명하실 때 T와 T-1의 오차항 사이의 autocorrelation이 0이다고 하셨는데...이 부분은 T개의 관측치 간의 autocorrelation아닌가요? 헷갈려서 질문드립니다.