Перетащи премьеры к подходящему виду модели. Статические модели:

Похоже, задание неполное: мне не видно полного списка элементов, которые нужно перетащить, и нет самого изображения. Чтобы точно помочь, пожалуйста, приложи изображение/текст задачи целиком. Между тем ниже даю понятие “Статические модели” и пошаговый план, как выполнить типичное задание типа drag-and-drop.

Коротко о статических моделях

• Что это: модели, предикторы и параметры не зависят от времени или порядка наблюдений. Предсказание строится по текущему набору признаков без учета динамики во времени.
• Примеры статических моделей:
  • Линейная регрессия (OLS)
  • Полиномиальная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Дискриминантный анализ (Лиінеа/Квадратичный)
  • Наивный байесовский классификатор
  • Метод опорных векторов (SVM) с линейными или RBF-ядерными гиперпараметрами
  • Деревья решений
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг (например, XGBoost, LightGBM) — если речь идёт о статических табличных данных
  • K-ближайших соседей (kNN)

Как определить, что модель статическая vs динамическая

• Статическая: в модели нет времени, задержек по времени, скрытых состояний или зависимостей от прошлых состояний. Формула/уравнения не включают временные индексы.
• Динамическая: есть зависимость от времени или прошлых состояний (например, ARIMA, LSTM, Kalman filter, state-space модели, модели с лагами и т. п.).

Пошаговый план выполнения drag-and-drop (для вашего задания)

1. Просмотрите список элементов, которые нужно перетащить.
2. Для каждого элемента определите, относится ли он к статическим моделям (нет времени, лагов, динамики) или к динамическим моделям (есть время, зависимость от прошлого).
3. Поместите элементы в раздел “Статические модели” только если они сами по себе не учитывают временной компонент.
4. Если элемент не подходит под статические модели — поместите его в раздел “Динамические модели” (или оставьте пустым, если раздел не используется).
5. Проверьте соответствие критериев: некоторые модели могут быть использованы как статические в одном контексте (например, линейная регрессия на фиксированном наборе признаков), но рассматриваться как частный случай динамики в другом (если учесть временные признаки).

Пример заполнения (воображаемый)

• Если в списке встречаются: «Линейная регрессия», «ARIMA(1,1,1)», «Логистическая регрессия», «RNN», «SVM»:
  • Статические модели: Линейная регрессия, Логистическая регрессия, SVM
  • Динамические модели: ARIMA, RNN

Что нужно от тебя

• Пришли, пожалуйста, изображение или полный текст задачи. Я сразу дам конкретное решение с пошаговыми объяснениями и точно размещу элементы в нужные категории (для твоего класса/уровня, если ты скажешь, какой уровень нужно учитывать — например, средняя школа, базовый курс по статистике и т.д.). Также могу привести готовый шаблон ответа, чтобы просто скопировать и вставить в ответ на платформе.