El orden del modelo es el tipo de modelo que se utiliza para mostrar una tendencia en los datos. El orden del modelo es un factor importante en la exactitud con la que el modelo describe los datos y pronostica una respuesta.
Por ejemplo, un modelo lineal puede mostrar una tasa constante de incremento o disminución en los datos. Un modelo cuadrático (suele tener aproximadamente la forma de una U o una U invertida) puede explicar la curvatura en los datos. Un modelo cúbico puede describir un patrón de "picos y valles" en los datos.
| Orden del modelo | Ejemplo |
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Lineal Y = bo + b1X (primer orden) |
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Cuadrático Y = bo + b1X + b11X2 (segundo orden) |
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Cúbico Y = bo + b1X + b11X2 + b111 X3 (tercer orden) |
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Cada orden del modelo coincide con el grado de la ecuación (la potencia más alta de la variable X) que se utiliza para generar el modelo, donde Y es la respuesta y X es el predictor, bo es la intersección y b1, b11 y b111 son los coeficientes.
