В каких случаях важно учитывать нелинейную зависимость при анализе данных?

Учёт нелинейной зависимости при анализе данных важен в случаях, когда реальность не укладывается в прямую пропорциональность. sky.pro

Некоторые ситуации, в которых необходимо использовать нелинейные модели:

• Моделирование экономических процессов. sky.pro tstu.ru Нелинейные модели помогают объяснить внезапные изменения потребительского поведения и формирование новых рыночных трендов. sky.pro Также они позволяют прогнозировать экономические явления и процессы как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий. tstu.ru
• Анализ физических процессов. sky.pro Нелинейные модели позволяют видеть закономерности там, где другие видят лишь хаос и непредсказуемость. sky.pro
• Моделирование социальных процессов. sky.pro Нелинейные модели социального влияния помогают объяснить изменения предпочтений экономических агентов под влиянием социальных взаимодействий и внешних шоков. sky.pro

Нелинейная зависимость возникает, когда взаимосвязь между переменными лучше описывается уравнением кривой (например, параболы, гиперболы, степенного или экспоненциального закона). tstu.ru