Регрессионный анализ — статистический метод, который позволяет исследовать связь переменных и предсказывать будущие значения на основе исторических данных. 12

Некоторые области применения регрессии в науке и повседневной жизни:

• Экономика и финансы. 2 Анализ используется для анализа рыночных трендов, прогнозирования цен, оценки спроса на продукты. 2 Например, можно предсказать изменение курса валюты на основе различных экономических индикаторов, таких как инфляция и процентные ставки. 2
• Маркетинг и продажи. 2 Компании применяют регрессионный анализ для прогнозирования объёма продаж в зависимости от затрат на рекламу, сезонности и других факторов. 2 Анализ помогает оценить влияние маркетинговых кампаний на продажи и определить, как различные факторы влияют на поведение покупателей. 2
• Медицина и биология. 2 В медицине регрессионный анализ помогает изучать взаимосвязь между факторами риска и вероятностью заболевания. 2 В биологии регрессионные модели позволяют предсказать, как изменения окружающей среды влияют на популяции определённых видов. 2
• Инженерия и производство. 2 Инженеры используют регрессионный анализ для анализа процессов и улучшения качества продукции. 2 Например, регрессия помогает выявить, как температура и влажность на производственной линии влияют на качество продукции. 2
• Социология и психология. 12 В социальных науках регрессионный анализ помогает исследовать поведенческие модели, влияние социальных факторов и прогнозировать результаты опросов. 2 Например, можно выяснить, как уровень образования, доход и социальное окружение влияют на уровень счастья или на вероятность участия в определённых мероприятиях. 2
• Климатология и метеорология. 1 Регрессионные модели используются для прогнозирования температуры и осадков, моделирования климатических изменений, изучения влияния парниковых газов на глобальные температуры, предсказания экстремальных погодных явлений. 1
• Data Science и машинное обучение. 3 В сфере искусственного интеллекта регрессионный анализ — один из фундаментальных методов. 3 Он используется как самостоятельно, так и в составе более сложных алгоритмов машинного обучения. 3 Модели регрессии помогают в обработке больших данных, обнаружении аномалий, прогнозировании временных рядов и создании рекомендательных систем — от прогноза погоды до рекомендаций товаров в интернет-магазинах. 3