Me pregunto cuáles son las situaciones apropiadas para aplicar el modelo de mezcla gaussiana.
Específicamente, ¿bajo qué circunstancias o para qué tipos de problemas GMM sería la opción más adecuada?
7 respuestas
isabella_bailey_economist
Sun Nov 03 2024
Es particularmente útil para abordar errores de medición.
Martina
Sun Nov 03 2024
También proporciona una solución sólida a los problemas de autocorrelación.
Marco
Sun Nov 03 2024
GMM también maneja eficazmente las restricciones de impulso.
Silvia
Sun Nov 03 2024
El rendimiento del modelo mejora en escenarios que involucran no linealidades.
NebulaSoul
Sun Nov 03 2024
GMM es beneficioso cuando se trata de heterocedasticidad en los datos.