Когда с помощью подходящих преобразований исходных переменных регрессионная зависимость представляется в виде линейного соотношения между преобразованными переменными, этот процесс называется линейной регрессионной моделью.

Давайте разберем этот процесс подробнее:

1. Преобразование переменных: Иногда исходные данные могут не подчиняться линейной зависимости. В таких случаях мы можем использовать различные математические преобразования (например, логарифмические, квадратные, корень и т.д.),чтобы привести данные к линейной форме.
2. Линейная регрессия: После преобразования переменных мы можем использовать метод линейной регрессии для нахождения зависимости между ними. Линейная регрессия ищет наилучшие коэффициенты, которые минимизируют разницу между предсказанными и фактическими значениями.
3. Анализ результатов: После построения модели важно проанализировать результаты, чтобы убедиться, что модель адекватно описывает данные. Это включает в себя проверку значимости коэффициентов, анализ остатков и оценку качества модели (например, с помощью R-квадрат).

Таким образом, процесс преобразования переменных для получения линейной модели является важной частью статистического анализа и позволяет более точно описывать зависимости между переменными.