В чем разница между методами линейной регрессии и экспоненциального сглаживания в прогнозировании?

Разница между методами линейной регрессии и экспоненциального сглаживания в прогнозировании заключается в их областях применения и подходе к данным:

1. Линейная регрессия подходит для данных, где существует линейная зависимость между переменными. sky.pro Она даёт возможность наилучшим образом провести прямую линию через точки одномерного массива данных. intuit.ru Например, имея данные о реализации товаров за год, с помощью линейной регрессии можно получить коэффициенты прямой и, предполагая дальнейший линейный рост, получить прогноз реализации на следующий год. intuit.ru
2. Экспоненциальное сглаживание лучше подходит для временных рядов, где важно учитывать тренды и сезонные колебания. sky.pro Этот метод более чувствителен к изменениям и позволяет делать краткосрочные прогнозы. sky.pro Например, если нужно прогнозировать спрос на товары в магазине, экспоненциальное сглаживание поможет учесть последние изменения в спросе и сделать более точный прогноз. sky.pro

Таким образом, выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и типа данных. sky.pro