Поліноміальна регресія: відмінності між версіями

Хоча поліноміальна регресія технічно є приватним випадком багаторазової лінійної регресії, інтерпретація налаштованої моделі поліноміальної регресії вимагає дещо іншої перспективи. Часто буває важко інтерпретувати окремі коефіцієнти в поліноміальній регресії, оскільки основні одночлени можуть бути високо корельованими. Наприклад, ''x'' та ''x''² мають кореляцію близько 0.97 коли ''x'' [[Неперервний рівномірний розподіл|рівномірно розподіляється]] на інтервалі (0, 1). Хоча кореляцію можна зменшити за допомогою [[Ортогональні поліноми|ортогональних поліномів]], загалом більш інформативно розглядати налаштовану функцію регресії в цілому. ТочковіПоточкові або одночасні [[ДіапазониДовірча довірита тапрогнозна прогнозуваннясмуги|діапазонидовірчі довірисмуги]] потім можуть бути використані для забеспечення відчуття невизначеності в оцінці функції регресії.