Возможно, имелись в виду методы регрессионного анализа, которые помогают выявить зависимости между переменными и предсказать значение одной из них на основе других. 15

Некоторые из таких методов:

• Линейная регрессия. 5 Предполагает линейную зависимость между зависимой и независимой переменными. 5 Цель метода — найти прямую линию, которая наилучшим образом описывает данные. 5
• Множественная линейная регрессия. 5 Расширение линейной регрессии для случаев, когда есть несколько независимых переменных. 5
• Логистическая регрессия. 15 Позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных. 5 Особенно полезна в задачах классификации. 5
• Полиномиальная регрессия. 1 Используется, когда зависимость между переменными нелинейна. 1 В этом методе независимая переменная применяется в различных степенях, что позволяет моделировать более сложные зависимости — параболические, кубические и другие. 1

Регрессионный анализ применяется в разных областях, например:

• Экономика и финансы. 5 Используется для анализа рыночных трендов, прогнозирования цен, оценки спроса на продукты и т. д.. 5
• Медицина и биология. 5 Помогает изучать взаимосвязь между факторами риска и вероятностью заболевания. 5
• Инженерия и производство. 5 Используется для анализа процессов и улучшения качества продукции. 5
• Социология и психология. 5 Помогает исследовать поведенческие модели, влияние социальных факторов и прогнозировать результаты опросов. 5
• Спорт. 5 Используется для оценки эффективности спортсменов и игроков, прогноза результатов матчей. 5