Линии регрессии Y на X и X на Y представляют собой разные подходы к моделированию зависимости между переменными.
- Линейная регрессия Y на X (Y = aX + b) фокусируется на предсказании Y на основе X.
- Линейная регрессия X на Y (X = cY + d) делает обратное — предсказывает X на основе Y.
Коэффициенты наклона и пересечения этих линий связаны между собой. Если рассмотреть коэффициенты наклона a и c, то они взаимосвязаны следующим образом:
c = 1/a
Также линии могут иметь разную степень точности в зависимости от распределения данных, поэтому результаты могут отличаться.