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. 1 Она даёт возможность наилучшим образом провести прямую линию через точки одномерного массива данных. 6 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. 6
2. Экспоненциальное сглаживание лучше подходит для временных рядов, где важно учитывать тренды и сезонные колебания. 1 Этот метод более чувствителен к изменениям и позволяет делать краткосрочные прогнозы. 1 Например, если нужно прогнозировать спрос на товары в магазине, экспоненциальное сглаживание поможет учесть последние изменения в спросе и сделать более точный прогноз. 1

Таким образом, выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и типа данных. 1