Serie Taylor Las aproximaciones nos dicen que prácticamente cualquier función suave puede ser aproximada por un polinomio, por lo que incluir términos como x2 o x3 (donde x es la edad para su ejemplo) estimemos los coeficientes de la aproximación para una función no lineal conocida o desconocida de x o la edad en su caso. Probar estos coeficientes es también una forma sencilla de comprobar si la relación es razonablemente lineal o si los términos no lineales darán un mejor ajuste.
Dependiendo del objetivo final del análisis, los términos no lineales pueden mantenerse para la predicción, o pueden utilizarse gráficos de la predicción para sugerir la relación funcional real. Existen otras herramientas, como los splines cúbicos, que pueden utilizarse en lugar de los términos polinómicos para lograr objetivos similares, pero añadir un término cuadrado es una forma rápida y sencilla de hacerlo.
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¿Podría dar un ejemplo?
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¿Buscas una respuesta específica del dominio, o una respuesta general de por qué se hace este tipo de cosas en un modelo lineal? Fuera del ámbito, creo que es común tener la edad y la edad al cuadrado en los estudios de tipo de supervivencia para modelar la tasa de fracaso relativamente lineal durante los primeros años de un sujeto, seguida de una tasa de fracaso que aumenta rápidamente cuando el sujeto llega a la "vejez". ¿Se aplicaría esto en un estudio de asociación genética si alguna característica estuviera asociada a la vejez?
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¡Gracias por las respuestas! Un ejemplo sería, los estudios de asociación poblacional de genes candidatos con la densidad mineral ósea, un rasgo cuantitativo que es un factor de riesgo de osteoporosis y sí, es una característica asociada al envejecimiento.
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¿Hay también un término de edad en el modelo?
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Pregunta relacionada: ¿Por qué la variable "edad al cuadrado" se divide por 100 o por 1000?