Основное отличие парной от множественной регрессии заключается в количестве факторов, которые учитываются в модели. 13
Парная регрессия рассматривает зависимость между двумя переменными. 35 Она достаточна, если есть доминирующий фактор, который используется в качестве объясняющей переменной. 3
Множественная регрессия предполагает зависимость между результативным признаком и двумя и более факторами. 3 Основная цель такой модели — построить модель с большим числом факторов и определить влияние каждого из них в отдельности, а также их совокупное воздействие на моделируемый показатель. 14
Таким образом, парная регрессия подходит для ситуаций, когда можно пренебречь влиянием других факторов, а множественная регрессия применяется, когда на объект исследования воздействуют несколько факторов. 14