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. 2

Некоторые факторы, которые влияют на точность прогнозов:

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. 1 Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии. 1 Для повышения точности прогнозов необходимы дополнительные этапы очистки и подготовки данных. 1
• Линейность зависимостей. 1 Линейная регрессия предполагает линейную зависимость между переменными. 1 Если зависимость сложнее, использование линейной регрессии может привести к ошибкам. 1
• Проблемы мультиколлинеарности. 14 Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. 1 Это затрудняет интерпретацию влияния отдельных переменных. 1
• Переобучение. 1 При использовании слишком сложных моделей (например, полиномиальной регрессии высокой степени) возникает риск переобучения: модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. 1
• Зависимость от объёма и качества данных. 1 Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. 1 Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. 1

Для обеспечения точности прогнозов модель должна периодически перепроверяться на новых данных. 1