Некоторые виды регрессии, которые применяются в статистическом анализе данных:

• Линейная регрессия. 24 Основной метод, предполагающий линейную зависимость между зависимой и независимой переменными. 2 Цель линейной регрессии — найти такую прямую линию, которая наилучшим образом описывает данные. 2
• Множественная линейная регрессия. 2 Расширение линейной регрессии для случаев, когда у есть несколько независимых переменных. 2 Например, если нужно предсказать цену дома, то учитываются такие факторы, как площадь, количество комнат, расположение и возраст дома. 2 Множественная регрессия позволяет учитывать влияние всех этих переменных одновременно. 2
• Полиномиальная регрессия. 24 Используется, когда зависимость между переменными нелинейна и описывается полиномом более высокой степени. 2 Полиномиальная регрессия полезна для сложных зависимостей, которые линейная модель не может адекватно описать. 2
• Логистическая регрессия. 24 Применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). 2 Логистическая регрессия позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных. 2 Она особенно полезна в задачах классификации. 2