Обзор инструментов для регрессионного анализа в R: от фундаментальных методов до нейронных сетей

В данной работе представлен обзор пакетов в языке программирования R, предназначенных для анализа данных и построения регрессионных моделей. Регрессионный анализ является ключевым инструментом в области статистики и машинного обучения, позволяя моделировать и исследовать зависимости между переменными, а также прогнозировать будущие результаты. Кроме базовых методов линейной регрессии, рассматриваются и более сложные модели, включая обобщенные линейные, нелинейные и модели смешанных эффектов. Представленные пакеты R охватывают не только фундаментальные методы решения, но также включают в себя применение нейронных сетей, что является важным в контексте современных требований к аналитике данных. Основное внимание уделяется различным аспектам применения регрессионного анализа, включая влияние различных факторов на прогнозируемые результаты и принятие информированных решений. Исследование содержит анализ производительности пакетов для различных сценариев и задач, а также графики, визуализирующие результаты, что позволяет оценить их эффективность и применимость в конкретных ситуациях.

This paper provides an overview of packages in the R programming language designed for data analysis and building regression models. Regression analysis is a key tool in statistics and machine learning, allowing you to model and explore relationships between variables and predict future outcomes. In addition to basic linear regression methods, more complex models are considered, including generalized linear, nonlinear, and mixed effects models. The presented R packages cover not only fundamental solution methods, but also include the use of neural networks, which is important in the context of modern data analytics requirements. The focus is on various aspects of the regression analysis' applications, including the influence of various factors on predicted results and making informed decisions. The study contains analysis of the packages' performance for various scenarios and tasks, as well as graphs that visualize the results, allowing you to evaluate their effectiveness and applicability in specific situations.