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Modelos Polinomiales en Excel: Implementación y Casos de Uso

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Recursos

Los modelos polinómicos son fundamentales en la predicción de datos complejos. Comprender cómo implementarlos y visualizarlos puede ayudarte a tomar decisiones informadas y mejorar la precisión de tus predicciones. Vamos a explorar los conceptos básicos y cómo aplicar una regresión polinómica utilizando herramientas comunes como Google Sheets.

¿Qué son los modelos polinómicos?

Los modelos polinómicos, también conocidos como regresiones polinómicas, son extensiones de los modelos lineales y exponenciales. Se construyen a partir de monomios y pueden representar datos mediante curvas complejas, como montañas rusas. Estos modelos permiten mapear comportamientos no lineales con mayor precisión.

¿Cómo se construyen los modelos polinómicos?

  • Monomios: Representan puntos individuales.
  • Binomios: Forman líneas rectas, similares a una regresión lineal.
  • Trinomios y Polinomios de mayor grado: Permiten curvar y ajustar la línea para representar mejor los datos.

¿Cómo implementar un modelo polinómico en Google Sheets?

  1. Preparar los datos: Observaciones de 1997 a 2012 y predicciones para los próximos 6 años.
  2. Editar gráfico: Seleccionar “Personalizar”, “Serie” y activar “Línea de tendencia”.
  3. Elegir modelo: Probar con modelos lineales, exponenciales y polinómicos.
  4. Ajustar la ecuación: Reemplazar términos de tiempo (x) en la ecuación y aplicar los cambios.
  5. Visualizar proyecciones: Insertar una nueva serie con las predicciones para los próximos años.

¿Cómo evaluar la precisión del modelo?

El coeficiente de certeza (R²) indica qué tan bien se ajusta el modelo a los datos:

  • Grado 2: Representa una pequeña curva, con desviaciones menores.
  • Grado 4: Ajusta mejor, pero puede magnificar ruidos y comportamientos no deseados.

¿Qué considerar al elegir el grado del polinomio?

  • Complejidad: Modelos más complejos no siempre son mejores.
  • Errores: Utiliza barras de errores para visualizar y comparar la precisión de diferentes grados.

¿Cómo implementar modelos de mayor grado?

  1. Actualizar ecuación: Copiar y pegar la ecuación, reemplazar términos de tiempo.
  2. Proyecciones: Integrar nuevas predicciones en el gráfico.
  3. Evaluación visual: Añadir barras de errores para confirmar la precisión.

¿Qué aprendemos de los modelos polinómicos de grado 4?

  • Mejor ajuste: Aumenta el R² a 99.98%, reduciendo errores en predicciones futuras.
  • Visualización rápida: Las barras de errores menores indican un modelo más preciso.

Implementar regresiones polinómicas en tus análisis de datos puede mejorar significativamente la precisión de tus predicciones. Experimenta con diferentes grados y utiliza herramientas visuales para evaluar el rendimiento de cada modelo.

Aportes 13

Preguntas 2

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Profesor o compañeros, es posible sacar barra de errores en las series de datos en Excel, si saben me pueden instruir como hacerlo. Muchas gracias
Vaya que es un poco molesto que el nombre del curso no sea cierto. Debería llamarse Forecasting con Google Sheets. Es como si un curso se llamara Programación con TypeScript, pero en realidad el curso lo hacen con JavaScript. Ojalá el profesor se tomará la moestia de hacer un ejercicio en Excel y hablar de la diferencias.
Este comentario es más como para el equipo de edición, ojalá alguien lo lea y tenga en consideración lo que voy a decir. Y es que esos movimientos de cámara realmente me hacen perder totalmente el hilo, estoy súper atento escuchando lo que dice el profesor y de un momento a otro me sacan totalmente de contexto, y pasa constantemente a lo largo del vídeo. Me voy para atrás para volver a escuchar lo que dice el profesor y pum! nuevamente esos movimientos de cámara tan bruscos me desconcentran, se vuelve un poco tedioso, en serio. Pero bueno, gracias por el curso, hasta ahora me está pareciendo extremadamente útil e instructivo.
Porque al realizar al realziar el polinomio de grado 2 en excel da diferentes valores en la función Excel ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-54686d6e-798f-4770-ae1f-c17a28a3b013.jpg) Google Y=2,05 + 2,87\*C2 - 0,0863\*C2^2
Recuerden que el grado de un polinomio está dado por el mayor exponente en caso de que tenga solo un literal. Por ejemplo: 2x² + 3x -> Es de grado 2. Ahora bien, si los literales son distintos se deben sumar y el mayor resultado es el grado del exponente. Por ejemplo: 2x²y² + 4xy -> Es de grado 4.
Tengo una duda, respecto al ejemplo del reto cuando hago las proyecciones con grado 10 y con grado 2, por qué me varian tanto los resultados con grado 10? ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-95037470-7334-4e36-ba0b-6d9b50187dfb.jpg) proyecciones grado 2 ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-03f321c0-09d4-4895-8d11-d8d8363bbaf5.jpg) proyecciones grado 10 ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-f3f4cc6b-ccea-49fb-9ab1-4116f18082d2.jpg)
Alguien mas está buscando los cursos que dicta en Teacher Andres? haha! Está muy bueno este curso! Y mis predicciones dicen que la cantidad de estudiantes que se unen, y que califican bien este curso, es exponencial!
Si tal vez la prediccion que realice no es tan cercana al 100% no obstante, deje el modelo que realice, pero al generar un back testing me doy cuenta que hay desviacion ¿còmo ajusto el modelo?
Hola, buena tarde, una duda como podria hacer esto de manera masiva, es decir si tengo un listado de 1000 artículos con ventas para proyectar, seria muy tardado ir graficando para obtener las ecuaciones, como se tendría que trabajar?
Dr una pregunta al finalizar el video estoy viendo que el modelo polinomial segun lo que usted comenta tiene una barra de errrores menor que el polinomial grado 4 , pero no explica cual es el modelo que se debe escoger , polinomial grado 2 o grado 4, cual de los debo tener en cuenta en mis predicciones
Luego de realizar el ejercicio de Ingresos de Microsoft Colombia me surge una duda. He leído que mientras el valor de R² sea más cercano a 1 la linea de tendencia se ajusta más a al gráfico. Estuve probando y cuando uso grado 6 la línea de tendencia parece ajustarse mejor que 2 o 4, sin embargo, los resultados son totalmente distintos, teniendo proyecciones negativas para 3 años. Mi duda es, cómo sé cuál grado es el más óptimo, ya que pensé que el grado 6 era el mejor porque se ajustaba más, pero los resultados no me convencen, tienen más sentidos los de grado 4. ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/Captura%20de%20pantalla%202024-09-20%20203621-6503b618-9202-4490-b4ab-43c33cf2b945.jpg)
Al hacer el ejercicio en Excel los resultados son muy distintos a los obtenidos con Google, en algunas proyecciones la diferencia es incluso del doble. Siendo cifras pequeñas pues no afecta tanto, pero en cifras mucho mayores esa diferencia se incrementa. Creo que en las empresas casi nadie utiliza las hojas de cálculo de Google. Al utilizar Excel, me pregunto ¿Son confiables los resultados obtenidos?![](https://static.platzi.com/media/user_upload/Captura%20de%20pantalla%202024-09-20%20200935-1e954ff8-49a0-4fff-a7a6-5c0fc6860e4a.jpg)
Profe o compañeros, una pregunta: en el ejercicio que tenemos en los recursos; los resultados de las proyecciones de grado 2 y grado 4 para el año 2025 son muy distintas. Ambos tienen un 91% y 98% de confiabilidad respectivamente. Si las barras de error no son tan distintas en uno y otro; cuál de las dos proyecciones eligirian? Teniendo en cuenta que para el ejercicio se observa una diferencia de 4 millones de dolares. Quisiera saber que opinan. Dejo los resultados que obtuve: ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-5b9c6302-300a-45ba-93cc-3ef66f9a25e1.jpg) ![]()![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-2803741f-8a70-4e72-ac3c-46ccbb6d17be.jpg) ![]()![](https://static.platzi.com/media/user_upload/image-ce7ae502-7142-48dc-8ad9-6d6d22b420d1.jpg)