Да, полиномиальная регрессия имеет практический смысл. sky.pro Этот метод позволяет моделировать сложные, нелинейные зависимости между переменными, что помогает лучше описывать данные и делать более точные прогнозы. sky.pro
Некоторые области, где применяется полиномиальная регрессия:
- Экономика. sky.pro Моделирование кривой спроса на товары и услуги, где зависимость между ценой и количеством проданных товаров может быть нелинейной. sky.pro Это полезно для принятия решений в области маркетинга и ценообразования. sky.pro
- Биология. sky.pro Анализ данных о росте растений, развитии популяций и других процессах, где зависимость зависит от множества факторов (например, освещения, температуры и влажности). sky.pro
- Прогнозирование продаж. sky.pro Учёт таких факторов, как сезонность, рекламные кампании и экономические условия. sky.pro Например, если продажи товара имеют нелинейную зависимость от времени года, полиномиальная регрессия поможет лучше описать эту зависимость и сделать более точные прогнозы. sky.pro
Однако у этого метода есть и недостатки: он чувствителен к выбросам в данных и может привести к переобучению модели. sky.pro www.mql5.com