Descripción: Los efectos no lineales en un modelo estadístico se refieren a relaciones entre variables que no son aditivas o proporcionales. Esto significa que el impacto de una variable sobre otra no se puede describir simplemente como una suma de efectos individuales, sino que la interacción entre las variables puede generar resultados complejos y no predecibles. En términos estadísticos, un modelo lineal asume que un cambio en una variable independiente produce un cambio constante en la variable dependiente. Sin embargo, en muchos fenómenos del mundo real, esta suposición es demasiado simplista. Los efectos no lineales pueden manifestarse de diversas maneras, como curvas, interacciones o efectos de umbral, donde el efecto de una variable puede cambiar dependiendo del nivel de otra. Esta complejidad es crucial para una comprensión más precisa de los datos y para la construcción de modelos predictivos más robustos. La identificación y el análisis de estos efectos requieren técnicas estadísticas avanzadas, como la regresión polinómica, modelos aditivos generalizados o redes neuronales, que permiten capturar la naturaleza intrínseca de las relaciones entre variables. En resumen, los efectos no lineales son fundamentales para una representación más fiel de la realidad en el análisis estadístico, ya que reflejan la complejidad de las interacciones en los datos.
