超越线性回归

虽然线性回归在预测建模中非常流行，但并非总是适用。幸运的是，当线性关系假设不合适时，存在多种统计方法可以用来对变量之间的关系进行建模。这些技术，如多项式、指数、对数和逻辑回归，能够捕捉数据中更复杂和非线性的模式，从而实现更准确的预测和洞察。当自变量和因变量之间的关系呈曲线或改变方向时，它们至关重要。