# Jak dzielimy regres?
## Wprowadzenie
W artykule tym omówimy różne metody podziału regresji, które są używane w analizie danych. Regresja jest jednym z podstawowych narzędzi statystycznych, które pomaga nam zrozumieć zależności między zmiennymi. Podział regresji jest ważnym krokiem w analizie danych, ponieważ pozwala nam zidentyfikować wpływ poszczególnych zmiennych na wynik. Przeanalizujemy różne techniki podziału regresji i omówimy ich zastosowanie w praktyce.
## 1. Podział regresji na podstawie typu zmiennych
### 1.1. Regresja liniowa
### 1.2. Regresja nieliniowa
### 1.3. Regresja wieloraka
## 2. Podział regresji na podstawie liczby zmiennych
### 2.1. Regresja jednozmienne
### 2.2. Regresja wielozmienna
## 3. Podział regresji na podstawie metody estymacji
### 3.1. Metoda najmniejszych kwadratów
### 3.2. Metoda największej wiarygodności
### 3.3. Metoda największej entropii
## 4. Podział regresji na podstawie celu analizy
### 4.1. Regresja prognozująca
### 4.2. Regresja wyjaśniająca
### 4.3. Regresja predykcyjna
## 5. Podział regresji na podstawie technik modelowania
### 5.1. Regresja liniowa
### 5.2. Regresja grzbietowa
### 5.3. Regresja LASSO
### 5.4. Regresja elastyczna
## 6. Podział regresji na podstawie interpretowalności modelu
### 6.1. Regresja parametryczna
### 6.2. Regresja niestandardowa
## 7. Podział regresji na podstawie heteroskedastyczności
### 7.1. Regresja z homoskedastycznością
### 7.2. Regresja z heteroskedastycznością
## 8. Podział regresji na podstawie autokorelacji
### 8.1. Regresja bez autokorelacji
### 8.2. Regresja z autokorelacją
## 9. Podział regresji na podstawie normalności reszt
### 9.1. Regresja z normalnymi resztami
### 9.2. Regresja z niestandardowymi resztami
## 10. Podział regresji na podstawie wielkości próbki
### 10.1. Regresja na małej próbce
### 10.2. Regresja na dużej próbce
## 11. Podział regresji na podstawie interakcji między zmiennymi
### 11.1. Regresja z interakcjami
### 11.2. Regresja bez interakcji
## 12. Podział regresji na podstawie uwzględnienia błędów pomiarowych
### 12.1. Regresja z uwzględnieniem błędów pomiarowych
### 12.2. Regresja bez uwzględnienia błędów pomiarowych
## Podsumowanie
Podział regresji na różne kategorie jest istotny w analizie danych, ponieważ pozwala nam lepiej zrozumieć zależności między zmiennymi. Wybór odpowiedniej metody podziału regresji zależy od celu analizy, typu danych i innych czynników. Ważne jest, aby dobrze zrozumieć różne techniki podziału regresji i ich zastosowanie w praktyce, aby móc dokonać odpowiednich wyborów w analizie danych.
Zapraszamy do zapoznania się z informacjami na temat podziału regresu na stronie https://www.royalproperties.pl/.
