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La regresión polinomial, o regresión polinómica, es un modelo de regresión en el cual la relación entre la variable independiente X y la variable dependiente Y se modela mediante un polinomio. Por ejemplo, la ecuación de un modelo de regresión polinomial de segundo grado es y=β 0 +β 1 x+β 2 x 2 +ε.
El procedimiento Regresión Polinomial está diseñado para construir una modelo estadístico que describa el impacto de un solo factor cuantitativo X en una variable dependiente Y. Se ajusta a los datos un modelo polinomial que involucra a X y potencias de X. Se realizan pruebas para determinar el orden apropiado del polinomio.
En estadística, la regresión polinomial es un modelo de análisis de regresión en el que la relación entre la variable independiente y la variable dependiente se modela con un polinomio de -ésimo grado en .
Una forma de explicar una relación no lineal entre el predictor y la variable de respuesta es usar la regresión polinomial, que toma la forma: Y = β 0 + β 1 X + β 2 X 2 +… + β h X h + ε
La regresión polinómica pretende modelizar la relación entre la variable independiente x y la variable dependiente y como un polinomio de grado n. Su ecuación general tiene el formato. y = b 0 + b 1 x + b 2 x 2 +... + b n x n + e. Donde: b 0, b 1, b 2,..., b n son los coeficientes. x es la variable independiente. y es la variable dependiente.
La regresión polinomial es uno de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizan para realizar predicciones. Por ejemplo, la regresión polinomial se aplica ampliamente para predecir la tasa de propagación de COVID-19 y otras enfermedades infecciosas.
Regresión polinómica. Frecuentemente los datos que estamos analizando no tienen una distribución lineal. Por ejemplo: En un caso como este, intentar aproximarlos mediante una recta del tipo. ...daría un pésimo resultado. Esto no significa, sin embargo, que no podamos usar un modelo lineal.
