En estadística, regresión polinómica es una forma de regresión lineal en la que la relación entre la variable independiente x y la variable dependiente y se modela como un polinomio de grado n. La regresión polinómica se ajusta a una relación no lineal entre el valor de x y el correspondiente y

El error cuadrático medio (ECM) de un estimador mide el promedio de los errores al cuadrado, es decir, la diferencia entre el estimador y lo que se estima. El ECM es una función de riesgo, correspondiente al valor esperado de la pérdida del error al cuadrado o pérdida cuadrática. La diferencia se produce debido a la aleatoriedad o porque el estimador no tiene en cuenta la información que podría producir una estimación más precisa.

Otra forma de definir el error cuadrático medio es decir que que se trata del segundo momento (sobre el origen) del error, y por lo tanto incorpora tanto la varianza del estimador así como su sesgo. Para un estimador insesgado, el error cuadrático medio es la varianza del estimador. Al igual que la varianza, el error cuadrático medio tiene las mismas unidades de medida que el cuadrado de la cantidad que se estima.

Uniendo estos dos conceptos para un número de "m" pares de datos (x,y) siempre es posible obtener un polinomio de grado "n" (n
Podemos ponderar el valor del error mínimo (1e-6, es un buen valor). Menores valores del error aumentará el tiempo de cálculo y valores inferiores a 1e-10 no lograrán mejores resultados limitados por la exactitud de los números en Android.

Además permite la exportación en formato HTML con la enumeración de los datos estadísticos, los diferentes polinomios de regresión hayados por el método de mínimo error cuadrático y la gráfica de la función (si esta fue previamente dibujada)
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