Resultado de búsqueda
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.
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 .
Aprende qué es la regresión polinomial, cuándo y cómo usarla, y cómo elegir el grado del polinomio. La regresión polinomial es una forma de regresión lineal que puede ajustar relaciones no lineales entre variables.
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.
La regresión polinomial es una herramienta útil para modelar relaciones no lineales entre variables. En Python, podemos realizar una regresión polinomial utilizando la biblioteca Scikit-learn, lo que nos permite ajustar un polinomio a los datos y hacer predicciones sobre nuevos valores.
Aprende el método de regresión polinomial aplicando mínimos cuadrados para encontrar una función que se ajuste a un conjunto de datos experimentales. Descubre la fundamentación teórica, el algoritmo, los errores y las gráficas de la recta, la parábola y el polinomio de grado 3.
Aprende a usar la regresión polinómica y otros métodos de regresión no lineal para modelar relaciones complejas entre variables. Descubre cómo ajustar, interpretar y seleccionar el grado de polinomio óptimo con ejemplos prácticos.
