> I don't think so. My humble understanding is that we want to get a predictor, but we need to make sure it is better than a coin toss.
Есть General Linear Model, где невязка (residuals) дб обязательно гауссовой, это условие метода. Он математически довольно прост, довольно прост и вычислительно, и за него хватаются первым делом потому, что он есть всегда и везде, разумный API в Питоне, R, ..., во многих случаюх реально работает, etc
А есть Generalized Linear Model (иногда обозначают как GLiM) где невязка (residuals) может быть любой из целого семейства экспоненциальных распределений (само экспоненциальное, Гамма-распределение, хи-квадрат, распределение Фишера, ...). Заметно тяжелее вычислительно, менее известен и менее используется, но самое главное - требуется предметное знание позволяющее выбрать как именно описывать residuals. Т.е. из знания домейна требуется обосновать выбор распределения.
Люди просто гораздо чаще себе (и другим) говорят, что нифига я про шум не знаю, и пусть он будет гауссов. И, как ни удивительно, зачастую это работает
They don't talk about ENSO, solar cycles, etc using those names, but I am not sure your worry is justified - the study of long range and short range correlations is written all over the paper.
так они сравнивали 30-летнее осреднение с 1-летним. 30-летнее осреднение должно замыть информацию о ENSO (периоды года этак в 4), а также 11-летние солнечные циклы.
я понимаю, что статья прошла ревью, но мне она не нравится, неправильно сделано, кмк
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2020-02-06 04:04 am (UTC)Есть General Linear Model, где невязка (residuals) дб обязательно гауссовой, это условие метода. Он математически довольно прост, довольно прост и вычислительно, и за него хватаются первым делом потому, что он есть всегда и везде, разумный API в Питоне, R, ..., во многих случаюх реально работает, etc
А есть Generalized Linear Model (иногда обозначают как GLiM) где невязка (residuals) может быть любой из целого семейства экспоненциальных распределений (само экспоненциальное, Гамма-распределение, хи-квадрат, распределение Фишера, ...). Заметно тяжелее вычислительно, менее известен и менее используется, но самое главное - требуется предметное знание позволяющее выбрать как именно описывать residuals. Т.е. из знания домейна требуется обосновать выбор распределения.
Люди просто гораздо чаще себе (и другим) говорят, что нифига я про шум не знаю, и пусть он будет гауссов. И, как ни удивительно, зачастую это работает
They don't talk about ENSO, solar cycles, etc using those names, but I am not sure your worry is justified - the study of long range and short range correlations is written all over the paper.
так они сравнивали 30-летнее осреднение с 1-летним. 30-летнее осреднение должно замыть информацию о ENSO (периоды года этак в 4), а также 11-летние солнечные циклы.
я понимаю, что статья прошла ревью, но мне она не нравится, неправильно сделано, кмк