Könnten Sie näher erläutern, warum Generalized Linear Models (GLM) im Bereich der Kryptowährung und Finanzanalyse oft als überlegen gegenüber Linear Models (LM) angesehen werden?
Während LMs ihren Nutzen haben, scheinen GLMs immer beliebter zu werden.
Liegt es an ihrer Fähigkeit, mit nichtlinearen Beziehungen und nichtnormalen Verteilungen umzugehen, die in Finanzdaten weit verbreitet sind?
Oder ist es ihre Flexibilität bei der Integration verschiedener Verknüpfungsfunktionen, die ein differenzierteres Verständnis der Daten ermöglicht?
Können Sie darüber hinaus Beispiele für Szenarien nennen, in denen GLMs im Vergleich zu LMs im Bereich Kryptowährung und Finanzen eine bessere Vorhersagekraft oder bessere Erkenntnisse geliefert haben?
5 Antworten
Stefano
Sun Jun 30 2024
Im Gegensatz zur standardmäßigen linearen Regression verfügt GLM über eine größere Flexibilität.
CryptoWizardry
Sun Jun 30 2024
Diese Flexibilität wird auf die Fähigkeit von GLM zurückgeführt, nicht kontinuierliche oder unbegrenzte Ausgabevariablen zu verarbeiten.
TaekwondoMasterStrengthHonor
Sun Jun 30 2024
GLM ermöglicht, dass Variationen in unbeschränkten Eingaben Auswirkungen auf die Ausgabevariable haben, jedoch auf eine Weise, die entsprechend skaliert oder eingeschränkt ist.
ZenBalanced
Sun Jun 30 2024
GLM steht für Generalized Linear Model und ist eine breite Kategorie statistischer Methoden, die die traditionelle lineare Regression erweitern.
PhoenixRising
Sun Jun 30 2024
Diese Flexibilität ermöglicht die Anwendung von GLM auf ein breiteres Spektrum realer Probleme, die über diejenigen hinausgehen, bei denen die herkömmliche lineare Regression ausreichen würde.