P&R de criptomoedas Qual é a vantagem de usar o GLM?

Qual é a vantagem de usar o GLM?

SejongWisdomSeeker SejongWisdomSeeker Fri Jun 28 2024 | 7 respostas 1962
Mentes questionadoras muitas vezes procuram compreender os méritos de várias metodologias e estruturas. Você poderia explicar a vantagem distinta da utilização de Modelos Lineares Generalizados (GLM) no domínio da criptomoeda e das finanças? O que diferencia o GLM de outras técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina, especialmente quando se trata de analisar tendências de mercado, prever movimentos de preços ou otimizar carteiras de investimentos? Que insights ou benefícios específicos os profissionais obtêm ao empregar o GLM em seus empreendimentos financeiros? Qual é a vantagem de usar o GLM?

7 respostas

emma_grayson_journalist emma_grayson_journalist Sun Jun 30 2024
A função de link em GLMs especifica a relação entre o valor esperado da resposta e o preditor linear. Esta relação pode ser não linear, permitindo uma representação mais precisa dos dados.

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Eleonora Eleonora Sun Jun 30 2024
A escolha da função de ligação em GLMs é independente da escolha do componente aleatório, que determina a distribuição da resposta. Esta flexibilidade permite ao modelador selecionar a combinação mais apropriada para os dados e objetivos de pesquisa fornecidos.

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MountFujiVista MountFujiVista Sun Jun 30 2024
As principais vantagens dos Modelos Lineares Generalizados (GLMs) em comparação com a regressão tradicional de Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) residem em sua capacidade de lidar com distribuições não normais sem exigir transformação de dados.

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CryptoQueenBee CryptoQueenBee Sun Jun 30 2024
Ao contrário da regressão OLS, que assume uma distribuição normal da variável dependente, os GLMs não impõem um requisito tão rigoroso. Isso permite que uma gama mais ampla de distribuições seja modelada de forma eficaz.

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CryptoTitaness CryptoTitaness Sun Jun 30 2024
Como resultado, os GLMs são particularmente úteis na análise de dados que exibem distribuições não normais, como distribuições distorcidas ou de cauda pesada. Eles podem fornecer estimativas e previsões mais precisas nesses casos.

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