غالبًا ما تسعى العقول المستفسرة إلى فهم مزايا المنهجيات والأطر المختلفة.
هل يمكنك توضيح الميزة الواضحة لاستخدام النماذج الخطية المعممة (GLM) في مجال العملات المشفرة والتمويل؟
ما الذي يميز GLM عن التقنيات الإحصائية أو تقنيات التعلم الآلي الأخرى، خاصة عندما يتعلق الأمر بتحليل اتجاهات السوق، أو التنبؤ بتحركات الأسعار، أو تحسين المحافظ الاستثمارية؟
ما هي الأفكار أو الفوائد المحددة التي يكتسبها الممارسون من خلال استخدام GLM في مساعيهم المالية؟
7 الأجوبة
emma_grayson_journalist
Sun Jun 30 2024
تحدد وظيفة الارتباط في GLMs العلاقة بين القيمة المتوقعة للاستجابة والمتنبأ الخطي.
يمكن أن تكون هذه العلاقة غير خطية، مما يسمح بتمثيل أكثر دقة للبيانات.
Eleonora
Sun Jun 30 2024
اختيار وظيفة الارتباط في GLMs مستقل عن اختيار المكون العشوائي الذي يحدد توزيع الاستجابة.
تمكن هذه المرونة المصمم من اختيار المجموعة الأكثر ملاءمة للبيانات المحددة وأهداف البحث.
MountFujiVista
Sun Jun 30 2024
تكمن المزايا الرئيسية للنماذج الخطية المعممة (GLMs) بالمقارنة مع انحدار المربعات الصغرى العادية (OLS) في قدرتها على التعامل مع التوزيعات غير الطبيعية دون الحاجة إلى تحويل البيانات.
CryptoQueenBee
Sun Jun 30 2024
على عكس انحدار OLS، الذي يفترض التوزيع الطبيعي للمتغير التابع، لا تفرض GLMs مثل هذا الشرط الصارم.
وهذا يسمح بتشكيل مجموعة واسعة من التوزيعات بشكل فعال.
CryptoTitaness
Sun Jun 30 2024
ونتيجة لذلك، تعد نماذج GLM مفيدة بشكل خاص في تحليل البيانات التي تظهر توزيعات غير طبيعية، مثل التوزيعات المنحرفة أو ذات الذيل الثقيل.
يمكنهم تقديم تقديرات وتنبؤات أكثر دقة في مثل هذه الحالات.