Когда не стоит использовать обобщённые линейные модели (GLM), такие как линейная и логистическая регрессии?
1️⃣ Если между переменными наблюдается значительная нелинейность. В таких случаях лучше рассмотреть альтернативные модели, способные учесть эти особенности. 2️⃣ Обобщённые линейные модели предполагают выполнение определённых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. Если эти условия не соблюдаются, результаты могут оказаться ненадёжными. 3️⃣ GLM могут быть подвержены влиянию выбросов или экстремальных значений.
Когда не стоит использовать обобщённые линейные модели (GLM), такие как линейная и логистическая регрессии?
1️⃣ Если между переменными наблюдается значительная нелинейность. В таких случаях лучше рассмотреть альтернативные модели, способные учесть эти особенности. 2️⃣ Обобщённые линейные модели предполагают выполнение определённых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. Если эти условия не соблюдаются, результаты могут оказаться ненадёжными. 3️⃣ GLM могут быть подвержены влиянию выбросов или экстремальных значений.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
