Какие виды регрессии применяются в статистическом анализе данных?

Некоторые виды регрессии, которые применяются в статистическом анализе данных:

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