In de "goede oude tijd" waren programmeurs druk bezig om alle code te optimaliseren die maar geoptimaliseerd kon worden. Een mooi voorbeeld hiervan is de optimalisatie van de berekening van de lineaire regressie. Een programmeur, die ik geloof dat 'mathemat' heette (als ik het verkeerd heb, laat het me weten), kwam met een vereenvoudigde formule voor de lineaire regressiewaarde: 3 * lwma - 2 * sma.
Doordat zowel de lwma als de sma geoptimaliseerd kunnen worden naar een zogenaamde "loopless mode", werd dit de optimale manier om het te berekenen, wat leidt tot correcte waarden. Echter, deze berekening mist wat de "normale" berekening van de lineaire regressiewaarde heeft: de tussenliggende waarden.
- Intercept van de lineaire regressie
- De helling van de lineaire regressielijn
Hier is dus een alternatieve manier om de lineaire regressie te berekenen (optimal: maakt gebruik van de zogenaamde "loopless mode") waarbij zowel het intercept als de helling aanwezig zijn.
Reactie 0