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El análisis de regresión se utiliza para cuantificar la relación entre una o más variables explicativas y una variable de respuesta .
El tipo más común de análisis de regresión es la regresión lineal simple , que se utiliza cuando una variable explicativa y una variable de respuesta tienen una relación lineal.
Sin embargo, a veces la relación entre una variable explicativa y una variable de respuesta no es lineal.
En estos casos, tiene sentido utilizar la regresión polinomial , que puede explicar la relación no lineal entre las variables.
Este tutorial explica cómo realizar una regresión polinomial en Excel.
Ejemplo: regresión polinomial en Excel
Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos en Excel:
Utilice los siguientes pasos para ajustar una ecuación de regresión polinomial a este conjunto de datos:
Paso 1: crea una gráfica de dispersión.
Primero, necesitamos crear un diagrama de dispersión. Vaya al grupo Gráficos en la pestaña Insertar y haga clic en el primer tipo de gráfico en Dispersión :
Aparecerá automáticamente un diagrama de dispersión:
Paso 2: agrega una línea de tendencia.
A continuación, debemos agregar una línea de tendencia al diagrama de dispersión. Para hacerlo, haga clic en cualquiera de los puntos individuales en el diagrama de dispersión. Luego, haga clic con el botón derecho y seleccione Agregar línea de tendencia …
Aparecerá una nueva ventana con la opción de especificar una línea de tendencia. Elija Polinomio y elija el número que le gustaría usar para el pedido . Usaremos 3. Luego, marque la casilla cerca de la parte inferior que dice Mostrar ecuación en el gráfico .
Una línea de tendencia con una ecuación de regresión polinomial aparecerá automáticamente en el diagrama de dispersión:
Paso 3: Interprete la ecuación de regresión.
Para este ejemplo en particular, nuestra ecuación de regresión polinomial ajustada es:
y = -0.1265x 3 + 2.6482x 2 – 14.238x + 37.213
Esta ecuación se puede utilizar para encontrar el valor esperado para la variable de respuesta con base en un valor dado para la variable explicativa. Por ejemplo, suponga que x = 4. El valor esperado para la variable de respuesta, y, sería:
y = -0,1265 (4) 3 + 2,6482 (4) 2 – 14,238 (4) + 37,213 = 14,5362 .
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- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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