Регрессия влияет на точность математических моделей, позволяя прогнозировать значения зависимой переменной. 1 Чем меньше отклонение от реальных значений, тем точнее модель. 1

Однако у регрессионного анализа есть и недостатки, которые могут влиять на точность моделей: 4

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. 4 Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии, особенно линейной регрессии. 4
• Линейность зависимостей. 4 Линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная. 4 В реальных данных такие зависимости встречаются нечасто, и использование линейной регрессии может привести к ошибкам, если зависимость сложнее. 4
• Проблемы мультиколлинеарности. 4 Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. 4
• Переобучение. 4 При использовании слишком сложных моделей (например, полиномиальной регрессии высокой степени) возникает риск переобучения, когда модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. 4
• Зависимость от объёма и качества данных. 4 Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. 4 Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. 4