Простая и Множественная Регрессия: Различия и Примеры

Ответ на вопрос теста по эконометрике: Относительно количества факторов, включенных в уравнение регрессии, различают регрессии простую и множественную. Запись для тетради: Классификация регрессионных моделей по числу объясняющих переменных (факторов): 1. Простая регрессия (парная) — это модель, в которой рассматривается зависимость результативного признака \( y \) только от одного фактора \( x \). Уравнение имеет вид: \[ y = f(x) + \varepsilon \] 2. Множественная регрессия — это модель, в которой результативный признак \( y \) зависит от двух и более факторов \( x_1, x_2, ..., x_n \). Уравнение имеет вид: \[ y = f(x_1, x_2, ..., x_n) + \varepsilon \] Примечание: термины "парная" и "простая" часто используются как синонимы, однако в предложенных вариантах наиболее точной парой по классификации количества факторов является "простую и множественную". Правильный вариант: простую и множественную.