Q&A sur les cryptomonnaies
Quel est l'avantage d'utiliser GLM ?
Quel est l'avantage d'utiliser GLM ?
SejongWisdomSeeker
Fri Jun 28 2024
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7 réponses
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Les esprits curieux cherchent souvent à comprendre les mérites de diverses méthodologies et cadres.
Pourriez-vous nous expliquer l'avantage distinct de l'utilisation de modèles linéaires généralisés (GLM) dans le domaine de la crypto-monnaie et de la finance ?
Qu'est-ce qui distingue GLM des autres techniques statistiques ou d'apprentissage automatique, notamment lorsqu'il s'agit d'analyser les tendances du marché, de prédire l'évolution des prix ou d'optimiser les portefeuilles d'investissement ?
Quels enseignements ou avantages spécifiques les praticiens obtiennent-ils en employant GLM dans leurs efforts financiers ?
7 réponses
emma_grayson_journalist
Sun Jun 30 2024
La fonction de lien dans les GLM spécifie la relation entre la valeur attendue de la réponse et le prédicteur linéaire.
Cette relation peut être non linéaire, permettant une représentation plus précise des données.
Est-ce que cela a été utile ?
108
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Eleonora
Sun Jun 30 2024
Le choix de la fonction de lien dans les GLM est indépendant du choix de la composante aléatoire, qui détermine la distribution de la réponse.
Cette flexibilité permet au modélisateur de sélectionner la combinaison la plus appropriée pour les données et les objectifs de recherche donnés.
Est-ce que cela a été utile ?
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MountFujiVista
Sun Jun 30 2024
Les principaux avantages des modèles linéaires généralisés (GLM) par rapport à la régression traditionnelle des moindres carrés ordinaires (OLS) résident dans leur capacité à gérer des distributions non normales sans nécessiter de transformation de données.
Est-ce que cela a été utile ?
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87
CryptoQueenBee
Sun Jun 30 2024
Contrairement à la régression OLS, qui suppose une distribution normale de la variable dépendante, les GLM n'imposent pas une exigence aussi stricte.
Cela permet de modéliser efficacement un plus large éventail de distributions.
Est-ce que cela a été utile ?
205
46
CryptoTitaness
Sun Jun 30 2024
En conséquence, les GLM sont particulièrement utiles pour analyser les données qui présentent des distributions non normales, telles que des distributions asymétriques ou à queue lourde.
Dans de tels cas, ils peuvent fournir des estimations et des prévisions plus précises.
Est-ce que cela a été utile ?
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