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 El ajuste LOESS finaliza cuando el proceso se ha repetido para cada una de las n observaciones del set de datos.

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 El ajuste LOESS finaliza cuando el proceso se ha repetido para cada una de las n observaciones del set de datos.

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Dando más peso a los puntos cercanos a X0 y menos cuanto más alejados están

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Dando más peso a los puntos cercanos a X0 y menos cuanto más alejados están

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El ajuste se realiza mediante weighted least squares regression

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El ajuste se realiza mediante weighted least squares regression

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El algoritmo con el que se obtiene un LOESS

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El algoritmo con el que se obtiene un LOESS

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 Empleando únicamente las observaciones cercanas, evitando así recurrir a una única función global compleja.

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 Empleando únicamente las observaciones cercanas, evitando así recurrir a una única función global compleja.

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Este método no lineal trata de que  ajusta modelos simples a distintas subregiones del rango del predictor.

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Este método no lineal trata de que  ajusta modelos simples a distintas subregiones del rango del predictor.

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Una ecuación polinomial por partes de 3 grado se ajusta a la siguiente igualdad:

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Una ecuación polinomial por partes de 3 grado se ajusta a la siguiente igualdad:

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Se divide en subintervalos y en cada uno de ellos se ajusta un polinomio de menor grado

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Se divide en subintervalos y en cada uno de ellos se ajusta un polinomio de menor grado

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En este método ocurre una combinación directa de la regresión polinómica y de step functions. 

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En este método ocurre una combinación directa de la regresión polinómica y de step functions. 

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Además puede emplearse en modelos de regresión logística, con la siguiente ecuación:

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Además puede emplearse en modelos de regresión logística, con la siguiente ecuación:

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Mediante regresión por mínimos cuadrados se ajusta un modelo  que contenga como predictores las variables C0(X),C1(X),...,CK(X). Así:

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Mediante regresión por mínimos cuadrados se ajusta un modelo  que contenga como predictores las variables C0(X),C1(X),...,CK(X). Así:

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Este modelo no lineal consta en dividir el rango del predictor X en varios subintervalos y ajustar una constante distinta para cada uno.

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Este modelo no lineal consta en dividir el rango del predictor X en varios subintervalos y ajustar una constante distinta para cada uno.

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-Pinilla, J. E. O., & Gil, D. (2014). Transformaciones logarítmicas en regresión simple. Comunicaciones en Estadística, 7(1), 88-98.
-Vargas-Rodríguez, Y. M., Valdivia, A. E. O., Rodríguez, G. I. V., & No, C. (2015). Regresión polinómica. ContactoS, 98, 25-35.
-Bravo Pérez, R., Padrón Sánchez, A., Puga Torres, M. S., & Peña Dorado, R. (2001). Regresión del segmento ST: Indicador pronóstico de reperfusión en el infarto agudo del miocardio. Revista Cubana de Medicina Militar, 30, 47-55.
-Arias Nieves, J. M. (1986). Regresión No-Lineal, un enfoque práctico (Doctoral dissertation, Universidad Autónoma de Nuevo León).
-Minnaard, C. (2011). Modelos de regresión lineales y no lineales: su aplicación en problemas de ingeniería.
-Amat, J. (2017) Métodos de regresión no linea. 4.0 International (CC BY 4.0) at

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Será aquella en la que la función de ajuste sea una función potencial del tipo:

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Será aquella en la que la función de ajuste sea una función potencial del tipo:

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Se linealiza con logaritmos de la siguiente manera:

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Se linealiza con logaritmos de la siguiente manera:

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Es aquel proceso de encontrar la ecuación de la función exponencial que se ajusta mejor a un conjunto de datos.

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Es aquel proceso de encontrar la ecuación de la función exponencial que se ajusta mejor a un conjunto de datos.

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Consiste en otra alternativa para ajustar polinomios a los datos.

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Consiste en otra alternativa para ajustar polinomios a los datos.

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 ...se le está agregando flexibilidad al modelo para que ajuste mejor a los datos.

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 ...se le está agregando flexibilidad al modelo para que ajuste mejor a los datos.

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Al añadir potencias a las variables y añadiendo estas nuevas variables predictoras...

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Al añadir potencias a las variables y añadiendo estas nuevas variables predictoras...

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La expresión para una regresión polinomial es la que se muestra:

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La expresión para una regresión polinomial es la que se muestra:

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Se utiliza en los casos que los datos ajustan mejor a una curva, ya sea cuadrada, cúbica, de cuarto grado, etc.

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Se utiliza en los casos que los datos ajustan mejor a una curva, ya sea cuadrada, cúbica, de cuarto grado, etc.

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La expresión para el modelo segmentado con una variable nudo es

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La expresión para el modelo segmentado con una variable nudo es

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Para poder generar estos segmentos o subintervalos se debe de seleccionar un valor que será llamado nudo. 

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Para poder generar estos segmentos o subintervalos se debe de seleccionar un valor que será llamado nudo. 

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Consiste en dividir el rango de la variable predictora en varios subintervalos y generar una recta de mejor ajuste para cada uno de estos subintervalos.

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Consiste en dividir el rango de la variable predictora en varios subintervalos y generar una recta de mejor ajuste para cada uno de estos subintervalos.

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Es de tener en cuenta que, en un modelo no lineal, la suma de los cuadrados del error residual se calcula diferente que en un modelo lineal, en un modelo no lineal es iterativo y se usan métodos como el de Gauss Newton y Levenberg-Marquardt.

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Es de tener en cuenta que, en un modelo no lineal, la suma de los cuadrados del error residual se calcula diferente que en un modelo lineal, en un modelo no lineal es iterativo y se usan métodos como el de Gauss Newton y Levenberg-Marquardt.

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El efecto predictor sobre la respuesta llega a ser menos intuitivo que el de un modelo no lineal

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El efecto predictor sobre la respuesta llega a ser menos intuitivo que el de un modelo no lineal

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Elegir el modelo no lineal correcto no es una tarea fácil, en muchos casos se llega al mejor modelo a prueba y error.

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Elegir el modelo no lineal correcto no es una tarea fácil, en muchos casos se llega al mejor modelo a prueba y error.

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La variable dependiente y las independientes deben de ser cuantitativas.

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La variable dependiente y las independientes deben de ser cuantitativas.

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Un modelo de regresión no lineal es una ecuación que describe la relación no lineal entre la variable respuesta y la variable predictora cuando esta no puede ser formada adecuadamente mediante una relación lineal.

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Un modelo de regresión no lineal es una ecuación que describe la relación no lineal entre la variable respuesta y la variable predictora cuando esta no puede ser formada adecuadamente mediante una relación lineal.

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            Métodos de regresión No lineales

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            Métodos de regresión No lineales