Построение кривых регрессий

Заключения
Криволинейная регрессия имеет ряд преимуществ:
1.Моделирование сложных отношений: Криволинейная регрессия позволяет моделировать более сложные отношения между переменными, которые не могут быть адекватно описаны линейной регрессией.
2.Гибкость:Существует множество типов криволинейных регрессий, которые можно использовать для моделирования различных типов отношений между переменными.
3.Прогнозирование: Криволинейная регрессия может быть использована для прогнозирования значений зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
4.Выявление взаимосвязей: Криволинейная регрессия может помочь выявить взаимосвязи между переменными, которые могут быть скрыты при использовании линейной регрессии.
Однако стоит отметить, что криволинейная регрессия может быть более сложной и требует определенных знаний в области статистики. Кроме того, она может быть менее устойчивой и чувствительной к выбросам в данных.