Rega sing diatur, ing konteks analisis saham, nuduhake rega saham sing wis diowahi kanggo nyathet faktor tartamtu, kayata pamisah saham, dividen, utawa tumindak perusahaan liyane. Pangaturan kasebut ditindakake kanggo mesthekake yen rega kasebut kanthi akurat nggambarake nilai dhasar saham kasebut lan menehi perwakilan sing luwih migunani kanggo tujuan analisis lan modeling.
Siji alesan umum kanggo nggunakake prices diatur ing analisis regresi kanggo akun kanggo efek saka pamisah saham. Pemisahan saham dumadi nalika perusahaan mutusake kanggo mbagi saham sing wis ana dadi pirang-pirang saham. Contone, pamisah saham 2-kanggo-1 bakal nyebabake saben saham sing ana dipérang dadi rong saham. Minangka asil pamisah, rega saben saham dipérang dadi setengah. Nanging, nilai total investasi tetep padha.
Nalika nganakake analisis regresi, penting kanggo nimbang pengaruh pamisah saham ing data rega historis. Yen data rega mentah digunakake tanpa pangaturan, analisis bisa uga miring lan ora akurat. Kanthi nggunakake rega sing diatur, efek saka pamisah saham diilangi, saéngga analisis sing luwih akurat babagan hubungan antarane variabel.
Alesan liya kanggo nggunakake rega sing diatur ing analisis regresi yaiku kanggo ngetrapake efek dividen. Dividen minangka pambayaran sing ditindakake dening perusahaan marang para pemegang saham minangka distribusi keuntungan. Nalika dividen dibayar, rega saham biasane mudhun kanthi jumlah dividen. Penurunan rega iki bisa nduwe pengaruh ing analisis yen data rega mentah digunakake.
Kanthi nggunakake rega sing wis diatur, efek saka dividen dianggep, kanggo mesthekake yen analisis ora bias karo pembayaran kasebut. Iki penting banget nalika nganalisa tren jangka panjang utawa nindakake pemodelan prediktif, amarga pengaruh dividen bisa signifikan sajrone wektu.
Saliyane pamisah saham lan dividen, bisa uga ana tumindak utawa acara perusahaan liyane sing bisa nyebabake rega saham. Iki bisa kalebu penggabungan, akuisisi, spin-off, utawa tuku maneh saham. Rega sing diatur digunakake kanggo nyathet acara kasebut lan menehi perwakilan sing luwih akurat babagan nilai saham.
Kanggo ngetung rega sing diatur, macem-macem cara bisa digunakake, gumantung saka tumindak lan acara perusahaan tartamtu. Contone, nalika nyetel pamisah saham, rega historis dibagi karo rasio pamisah kanggo nggambarake jumlah saham anyar. Nalika nyetel dividen, rega historis mudhun kanthi jumlah dividen.
Rega sing diatur ing analisis saham nuduhake rega sing wis diowahi kanggo akun pamisah saham, dividen, lan tumindak perusahaan liyane. Pangaturan kasebut penting ing analisis regresi kanggo mesthekake yen analisis ora bias dening faktor kasebut. Kanthi nggunakake rega sing diatur, efek pamisah saham lan dividen diilangi, nyedhiyakake perwakilan sing luwih akurat babagan nilai dhasar saham.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python:
- Kepiye parameter b ing regresi linier (nyegat-y saka garis pas paling apik) diitung?
- Apa peran vektor support kanggo nemtokake wates kaputusan saka SVM, lan carane padha dikenali sak proses latihan?
- Ing konteks optimasi SVM, apa pentinge vektor bobot `w` lan bias `b`, lan kepiye carane ditemtokake?
- Apa tujuane metode `visualize` ing implementasi SVM, lan kepiye carane mbantu ngerteni kinerja model kasebut?
- Kepiye cara metode `prediksi` ing implementasi SVM nemtokake klasifikasi titik data anyar?
- Apa tujuan utama Mesin Vektor Dhukungan (SVM) ing konteks pembelajaran mesin?
- Carane perpustakaan kayata scikit-sinau digunakake kanggo ngleksanakake klasifikasi SVM ing Python, lan apa fungsi tombol melu?
- Nerangake pinunjul saka watesan (y_i (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b) geq 1) ing optimasi SVM.
- Apa tujuane masalah optimisasi SVM lan kepiye cara dirumusake kanthi matematis?
- Kepiye klasifikasi fitur ing SVM gumantung saka tandha fungsi keputusan (teks {tandha} (mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/MLP Machine Learning karo Python