Ordem do modelo é o tipo de modelo usado para mostrar uma tendência nos dados. A ordem do modelo é um fator importante para a precisão com que o modelo descreve os dados e prediz uma resposta.
Por exemplo, um modelo linear pode mostrar uma taxa fixa de aumento ou redução nos dados. Um modelo quadrático (de forma frequente e aproximadamente na forma de um U ou de um U invertido) pode explicar a curvatura nos dados. Um modelo cúbico pode descrever um padrão de "picos e vales" nos dados.
| Ordem do modelo | Exemplo |
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Linear Y = bo + b1X (primeira ordem) |
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Quadrático Y = bo + b1X + b11X2 (segunda ordem) |
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Cúbico Y = bo + b1X + b11X2 + b111 X3 (terceira ordem) |
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Cada modelo corresponde ao grau da equação (maior potência da variável X) usada para gerar o modelo, onde Y é a resposta, X é o preditor, bo é a interceptação e b1, b11 e b111 são os coeficientes.
