Преимущества линейного регрессионного анализа:

• Простота. 1 Легко внедряется и интерпретируется. 1
• Эффективность. 1 Требует меньше вычислительных ресурсов. 1
• Надежность. 1 Менее подвержен переоснащению при работе с большими наборами данных. 1

Недостатки:

• Ограниченная гибкость. 1 Невозможно моделировать нелинейные взаимосвязи. 1
• Недостаточное соответствие. 1 Может не отражать сложность данных, если истинная взаимосвязь нелинейна. 1

Преимущества полиномиального регрессионного анализа:

• Гибкость. 15 Может моделировать широкий спектр взаимосвязей. 1
• Лучшее соответствие. 1 Может фиксировать нелинейные тенденции в данных. 1

Недостатки:

• Сложность. 1 Более сложная и трудноинтерпретируемая. 1
• Переобучение. 15 Склонен к переобучению, особенно с многочленами более высокой степени. 1
• Чувствительность к выбросам. 15 Более чувствительна к выбросам по сравнению с линейной регрессией. 1

Выбор между линейным и полиномиальным регрессионным анализом зависит от конкретных задач и условий.