Este tutorial explica como tra\u00e7ar uma curva de regress\u00e3o polinomial em R.<\/span><\/p>\n Relacionado:<\/strong> Os 7 tipos mais comuns de regress\u00e3o<\/a><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como ajustar um modelo de regress\u00e3o polinomial a um conjunto de dados e, em seguida, tra\u00e7ar a curva de regress\u00e3o polinomial nos dados brutos em um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o:<\/span> <\/p>\n Tamb\u00e9m podemos adicionar a equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o polinomial ajustada ao gr\u00e1fico usando a fun\u00e7\u00e3o text()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Observe que o argumento cex<\/strong> controla o tamanho da fonte do texto. O padr\u00e3o \u00e9 1, ent\u00e3o optamos por usar o valor 1,3<\/strong> para facilitar a leitura do texto.<\/span><\/p>\n Uma introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 regress\u00e3o polinomial<\/a> A regress\u00e3o polinomial \u00e9 uma t\u00e9cnica de regress\u00e3o que usamos quando o relacionamento entre uma vari\u00e1vel preditora e uma vari\u00e1vel de resposta \u00e9 n\u00e3o linear. Este tutorial explica como tra\u00e7ar uma curva de regress\u00e3o polinomial em R. Relacionado: Os 7 tipos mais comuns de regress\u00e3o Exemplo: tra\u00e7ando uma curva de regress\u00e3o polinomial em R O […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1965","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: tra\u00e7ando uma curva de regress\u00e3o polinomial em R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data\n<\/span>x <- runif(50, 5, 15)\ny <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) \n \n#plot x vs. y\n<\/span>plot(x, y, pch= 16<\/span> , cex= 1.5<\/span> ) \n \n#fit polynomial regression model\n<\/span>fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))\n \n#use model to get predicted values\n<\/span>pred <- predict(fit)\nix <- sort(x, index. return<\/span> = T<\/span> )$ix\n\n#add polynomial curve to plot\n<\/span>lines(x[ix], pred[ix], col=' red<\/span> ', lwd= 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"tra\u00e7ar](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polycourbe1.png\")
<\/p>\n #define data\n<\/span>x <- runif(50, 5, 15)\ny <- 0.1*x^3 - 0.5 * x^2 - x + 5 + rnorm(length(x),0,10) \n \n#plot x vs. y\n<\/span>plot(x, y, pch=16, cex=1.5) \n \n#fit polynomial regression model\n<\/span>fit <- lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3))\n \n#use model to get predicted values\n<\/span>pred <- predict(fit)\nix <- sort(x, index. return<\/span> = T<\/span> )$ix\n\n#add polynomial curve to plot\n<\/span>lines(x[ix], pred[ix], col=' red<\/span> ', lwd= 2<\/span> )\n\n#get model coefficients\n<\/span>coeff <- round(fit$coefficients, 2)\n\n#add fitted model equation to plot\n<\/span>text(9, 200 , paste(\"Model: \", coeff[1], \" + \", coeff[2],\n \"*x\", \"+\", coeff[3], \"*x^2\", \"+\", coeff[4], \"*x^3\"), cex= 1.3<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/polycourbe2.png\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como ajustar uma curva polinomial no Excel<\/a>
Como realizar regress\u00e3o polinomial em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"