Линейную регрессию лучше применять в ситуациях, когда зависимость между переменными можно описать прямой линией. 3 Например, в экономике линейная регрессия может использоваться для анализа зависимости между уровнем дохода и уровнем потребления. 3 В медицине линейная регрессия может помочь понять, как уровень физической активности влияет на индекс массы тела (ИМТ). 3

Другие методы анализа данных (например, полиномиальная регрессия или логистическая регрессия) используются в других ситуациях:

• Полиномиальная регрессия применяется, когда зависимость между переменными нелинейна. 3 Например, в случаях, когда изменения переменной отклика происходят по квадратичной или кубической зависимости. 1
• Логистическая регрессия используется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). 1 Она позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных. 1

Выбор метода зависит от природы данных и задачи анализа. 3