Cравнивается метод пакетной реализации гребневой регрессии с математической моделью на основе оптимизированного байесовского критерия. Цель – проверить модель адаптированной гребневой регрессии на коррелирующих данных. Предлагаемая модель имеет преимущество, так как, помимо отбора переменных, как это делает классическая гребневая регрессия, позволяет оценить p-values построенной линейной регрессии. Кроме этого, метод позволяет регулировать параметры тьюнинга таких моделей, как гребневая регрессия или лассо, на более глубоком уровне. Методический подход применяется для многомерной выборки, в которой необходимо отсеять наименее значимые факторы, и при этом данные отличаются однородностью и разного рода выбросами. Данные взяты на основе опроса населения Российской Федерации, проведенного Высшей школой экономики.