Итак, правильный ответ – GLM.
Почему именно так? Основная причина – характер распределения товаров. Когда речь заходит о счётных данных (сколько штук чего-либо), нормальное распределение может плохо их описывать. Как правило, подобные данные моделируют распределением Пуассона или отрицательно-биномиальным распределением. Простые линейные модели полагаются на нормальное распределение, а дисперсионный анализ – разновидность линейных моделей, поэтому первые два ответа вычёркиваем. Взять другое распределение позволяют GLM и GAM. Однако в задаче указано, что явных нелинейных взаимосвязей в данных не наблюдается, поэтому GAM – это перебор. Таким образом, остается только GLM, что и будет верным ответом.
Почему именно так? Основная причина – характер распределения товаров. Когда речь заходит о счётных данных (сколько штук чего-либо), нормальное распределение может плохо их описывать. Как правило, подобные данные моделируют распределением Пуассона или отрицательно-биномиальным распределением. Простые линейные модели полагаются на нормальное распределение, а дисперсионный анализ – разновидность линейных моделей, поэтому первые два ответа вычёркиваем. Взять другое распределение позволяют GLM и GAM. Однако в задаче указано, что явных нелинейных взаимосвязей в данных не наблюдается, поэтому GAM – это перебор. Таким образом, остается только GLM, что и будет верным ответом.