Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerin (GLM) kripto para birimi ve finansal analiz alanında neden genellikle Doğrusal Modellerden (LM) üstün görüldüğünü açıklayabilir misiniz?
LM'lerin kullanım alanları olsa da GLM'ler popülerlik kazanıyor gibi görünüyor.
Finansal verilerde yaygın olan doğrusal olmayan ilişkileri ve normal olmayan dağılımları ele alma yeteneklerinden mi kaynaklanıyor?
Yoksa verilerin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasına olanak tanıyan farklı bağlantı işlevlerini birleştirme konusundaki esneklikleri mi?
Ayrıca, kripto para ve finans alanında LM'lere kıyasla GLM'lerin üstün tahmin gücü veya öngörü sağladığı senaryolara örnekler verebilir misiniz?
5 cevap
Stefano
Sun Jun 30 2024
Standart doğrusal regresyonun aksine, GLM daha fazla esnekliğe sahiptir.
CryptoWizardry
Sun Jun 30 2024
Bu esneklik, GLM'nin sürekli olmayan veya sınırsız çıktı değişkenlerini işleme becerisine atfedilir.
TaekwondoMasterStrengthHonor
Sun Jun 30 2024
GLM, kısıtlanmamış girdilerdeki değişikliklerin çıktı değişkeni üzerinde bir etkiye sahip olmasına, ancak uygun şekilde ölçeklendirilmiş veya sınırlandırılmış bir şekilde izin verir.
ZenBalanced
Sun Jun 30 2024
GLM, Genelleştirilmiş Doğrusal Model anlamına gelir, geleneksel doğrusal regresyonu genişleten geniş bir istatistiksel yöntemler kategorisidir.
PhoenixRising
Sun Jun 30 2024
Böyle bir esneklik, GLM'nin, geleneksel doğrusal regresyonun yeterli olacağı sorunların ötesinde, daha geniş bir yelpazedeki gerçek dünya problemlerine uygulanmasına olanak tanır.