Некоторые преимущества использования полиномиальной регрессии для анализа временных рядов:

• Гибкость. 3 Полиномиальная регрессия может моделировать сложные, нелинейные зависимости. 3 Это делает её полезной для анализа данных, которые не могут быть адекватно описаны линейной моделью. 3
• Анализ трендов. 3 Полиномиальная регрессия позволяет выявлять и анализировать сложные тренды в данных, что может быть полезно для прогнозирования и принятия решений. 3
• Адаптивность и эффективность. 1 Полиномиальная модель подстраивается под конкретные значения временного ряда. 1 Появление новых данных приводит к изменению весовых коэффициентов, благодаря чему модель адаптируется к текущему состоянию. 1
• Стабильность и устранение корреляции. 1 Каждый многочлен не зависит от других, что позволяет моделировать и изучать каждый компонент временного ряда отдельно. 1
• Интерпретируемость. 1 Каждый многочлен соответствует своей модели поведения, а весовые коэффициенты позволяют выделить наиболее важные модели и сосредоточиться именно на них. 1