Полиномиальный тренд считается более точным для сложных зависимостей, потому что он позволяет моделировать нелинейные зависимости, которые не могут быть адекватно описаны линейной моделью. 1

Некоторые особенности полиномиальных трендов:

• Подходят для анализа данных с криволинейными трендами. 1 Полиномиальная регрессия позволяет выявлять и анализировать сложные тренды в данных, что полезно для прогнозирования и принятия решений. 1
• Могут использоваться для описания наборов данных, которые демонстрируют множественные пики и впадины, колебания или циклические закономерности. 5
• Позволяют выделять систематическую циклическую составляющую (циклический тренд) с помощью полиномов более высоких степеней. 4

Однако у полиномиальной регрессии есть и недостатки: высокая степень полинома может привести к переобучению модели, а также она чувствительна к выбросам в данных. 1