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GLM が LM よりも優れているのはなぜですか?
GLM が LM よりも優れているのはなぜですか?
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仮想通貨と財務分析の分野において、一般化線形モデル (GLM) が線形モデル (LM) よりも優れていると考えられる理由について詳しく説明してもらえますか?
LM にも用途はありますが、GLM の人気が高まっているようです。
それは、金融データによく見られる非線形関係や非正規分布を処理できる能力によるものなのでしょうか?
それとも、さまざまなリンク機能を柔軟に組み込むことで、データをより微妙に理解できるようになったのでしょうか?
さらに、仮想通貨や金融の分野において、GLM が LM と比較して優れた予測力や洞察を提供したシナリオの例を示していただけますか?
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5 回答
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標準の線形回帰とは対照的に、GLM はより高い柔軟性を備えています。
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この柔軟性は、非連続または無制限の出力変数を処理できる GLM の機能によるものです。
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GLM では、制約のない入力の変動が出力変数に影響を与えることができますが、その方法は適切にスケーリングまたは制約されます。
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GLM は、Generalized Linear Model の略で、従来の線形回帰を拡張した統計手法の広範なカテゴリです。
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このような柔軟性により、従来の線形回帰で十分だった問題を超えて、より広範な現実世界の問題に GLM を適用できるようになります。
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