Какие методы используются для моделирования зависимости между количественными переменными?

Некоторые методы, которые используются для моделирования зависимости между количественными переменными:

• Корреляционный анализ. sky.pro Позволяет выявить взаимосвязи между переменными, для этого вычисляются коэффициенты корреляции, например Пирсона или Спирмена. sky.pro
• Регрессионный анализ. sky.pro С его помощью моделируют зависимости между переменными, выделяют зависимую и независимые переменные. stat-lab.ru Существуют разные виды регрессии: линейная, логистическая, множественная. sky.pro
• Факторный анализ. sky.pro Помогает выявить скрытые факторы, которые объясняют взаимосвязи между наблюдаемыми переменными. sky.pro
• Кластерный анализ. sky.pro Позволяет выделить группы объектов с похожими характеристиками. sky.pro
• Временные ряды. sky.pro Используются для анализа и прогнозирования данных, которые упорядочены во времени, например ARIMA или экспоненциальное сглаживание. sky.pro
• Частотный анализ. stat-lab.ru С его помощью исследуют количественные переменные, для этого используют таблицы частот. stat-lab.ru
• Нейронные сети. stat-lab.ru Это совокупность методов, которые моделируют сложные функции и нелинейные взаимосвязи данных, применяются для прогнозирования, распознавания образов, оптимизации и анализа данных. stat-lab.ru