LinearRegressionCompleteDerivation
- 지표
- 버전: 1.1
- 활성화: 5
회귀 모델은 관찰된 데이터에 선을 맞춰 변수 간의 관계를 설명합니다. 선형 회귀 모델은 직선을 사용하고 로지스틱 및 비선형 회귀 모델은 곡선을 사용합니다. 회귀를 사용하면 독립 변수가 변경됨에 따라 종속 변수가 어떻게 변경되는지 추정할 수 있습니다.
단순 선형 회귀는 두 양적 변수 사이의 관계를 추정하는 데 사용됩니다.
이 지표는 선택한 기간 동안 두 가지 회귀 계산의 차이와 이 차이의 이동 평균을 계산합니다.
따라서 독립 변수인 가격의 미래 추정치를 결정하려고 합니다.
내 실험에서 나는 다른 시간대가 더 성공적으로 작동하고 다른 도구에 다른 입력을 사용할 수 있음을 확인했습니다.
두 선의 교차점과 영점을 교차하는 선을 모두 신호로 취할 수 있습니다.
출구 전략은 당신에게 달려 있습니다.
출구 전략은 당신에게 달려 있습니다.
