Регрессионный анализ может привести к незначимым результатам в следующих случаях:

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. 1 Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты регрессии, особенно линейной. 1 Это требует дополнительных этапов очистки и подготовки данных. 1
• Линейность зависимостей. 1 Линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная. 1 В реальных данных такие зависимости встречаются нечасто, и использование линейной регрессии может привести к ошибкам, если зависимость сложнее. 1
• Проблемы мультиколлинеарности. 12 Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. 1 Мультиколлинеарность затрудняет интерпретацию влияния отдельных переменных. 1
• Переобучение. 1 При использовании слишком сложных моделей (например, полиномиальной регрессии высокой степени) возникает риск переобучения, когда модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. 1
• Зависимость от объёма и качества данных. 1 Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. 1 Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. 1