Как изменение параметров влияет на точность прогнозов в регрессионном анализе?

Точность прогнозов в регрессионном анализе зависит от точности полученных оценок параметров регрессии и от того, насколько надёжно оценены будущие значения независимых переменных на основе дополнительной информации. vm-kuznetsov.ru

Некоторые факторы, которые влияют на точность прогнозов:

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. practicum.yandex.ru Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии. practicum.yandex.ru Для повышения точности прогнозов необходимы дополнительные этапы очистки и подготовки данных. practicum.yandex.ru
• Линейность зависимостей. practicum.yandex.ru Линейная регрессия предполагает линейную зависимость между переменными. practicum.yandex.ru Если зависимость сложнее, использование линейной регрессии может привести к ошибкам. practicum.yandex.ru
• Проблемы мультиколлинеарности. practicum.yandex.ru emirs.miet.ru Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. practicum.yandex.ru Это затрудняет интерпретацию влияния отдельных переменных. practicum.yandex.ru
• Переобучение. practicum.yandex.ru При использовании слишком сложных моделей (например, полиномиальной регрессии высокой степени) возникает риск переобучения: модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. practicum.yandex.ru
• Зависимость от объёма и качества данных. practicum.yandex.ru Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. practicum.yandex.ru Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. practicum.yandex.ru

Для обеспечения точности прогнозов модель должна периодически перепроверяться на новых данных. practicum.yandex.ru