Преимущества линейной регрессии по сравнению с нелинейной:

• Простота моделирования. 34 Линейная регрессия особенно полезна при создании не очень сложной зависимости, а также при небольшом количестве данных. 4
• Интуитивно понятные обозначения. 4

Недостатки линейной регрессии:

• Чувствительность к выбросам. 4

Преимущества нелинейной регрессии:

• Возможность моделировать нелинейно разделённые данные. 4 Нелинейная регрессия более гибкая и может моделировать сложные взаимосвязи. 4

Недостатки нелинейной регрессии:

• Сложность проектирования. 3 Необходимо иметь информацию о структуре данных и взаимосвязи между переменными. 3
• Большие вычислительные затраты. 2 Нелинейная регрессия часто предполагает итерацию, что увеличивает потребляемую мощность. 2

Выбор между линейной и нелинейной регрессией зависит от конкретных условий и целей исследования.