Você poderia explicar por que os Modelos Lineares Generalizados (GLM) são frequentemente considerados superiores aos Modelos Lineares (LM) no domínio da criptomoeda e da análise financeira?
Embora os LMs tenham sua utilidade, os GLMs parecem estar ganhando popularidade.
Será devido à sua capacidade de lidar com relações não lineares e distribuições não normais, que prevalecem nos dados financeiros?
Ou é a sua flexibilidade na incorporação de diferentes funções de link que permite uma compreensão mais sutil dos dados?
Além disso, você poderia fornecer exemplos de cenários em que os GLMs forneceram poder preditivo ou insights superiores em comparação aos LMs na área de criptomoeda e finanças?
5 respostas
Stefano
Sun Jun 30 2024
Em contraste com a regressão linear padrão, o GLM possui maior flexibilidade.
CryptoWizardry
Sun Jun 30 2024
Essa flexibilidade é atribuída à capacidade do GLM de lidar com variáveis de saída não contínuas ou ilimitadas.
TaekwondoMasterStrengthHonor
Sun Jun 30 2024
GLM permite que variações em entradas irrestritas tenham um impacto na variável de saída, mas de uma maneira que seja adequadamente dimensionada ou restrita.
ZenBalanced
Sun Jun 30 2024
GLM, que significa Modelo Linear Generalizado, é uma ampla categoria de métodos estatísticos que estendem a regressão linear tradicional.
PhoenixRising
Sun Jun 30 2024
Essa flexibilidade permite que o GLM seja aplicado em uma gama mais ampla de problemas do mundo real, além daqueles onde a regressão linear tradicional seria suficiente.