Некоторые методы, которые используются для анализа зависимости между переменными в реальной жизни:

• Корреляционные исследования. 1 Не предполагают манипулирования переменными и установления причинно-следственных связей. 1 Цель таких исследований — определить, существует ли связь между переменными, и если да, то какова сила и направление этой связи. 1
• Регрессионный анализ. 2 В его основе лежит построение математической модели, которая описывает, как изменения независимых переменных приводят к изменениям зависимой переменной. 2 Некоторые методы регрессионного анализа:
• Линейная регрессия. 2 Предполагает линейную зависимость между зависимой и независимой переменными. 2 Цель метода — найти такую прямую линию, которая наилучшим образом описывает данные. 2
• Множественная линейная регрессия. 2 Расширение линейной регрессии для случаев, когда есть несколько независимых переменных. 2
• Полиномиальная регрессия. 2 Используется, когда зависимость между переменными не линейна и описывается полиномом более высокой степени. 2
• Логистическая регрессия. 2 Применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). 2
• Методы на основе нейронных сетей. 4 Включают сложные модели, которые автоматически извлекают признаки из данных и адаптируются к сложным зависимостям. 4
• Логлинейный анализ. 3 Позволяет проверить статистическую значимость различных факторов и их взаимодействий посредством моделирования частот в таблицах сопряжённости. 3

Эти методы используются в различных областях, включая экономику, маркетинг, медицину, биологию, инженерию, социологию и психологию. 2