Para ajustar un modelo cuadratico (usando los datos del ajemplo anterior) simplemente escribimos las siguientes lineas: Proc glm; Model crecim = volumen volumen*volumen Estas dos lineas de programa ajustan el siguiente modelo: Crecimiento = a + b*volumen + C+volumen2 + E La salida de SAS es similar a la mostrada en el ejemplo anterior excepto que ahora tendriamos un parametro mas (C), con su probabilidad de que sea significativo. Para saber si el modelo cuadratico se ajusta mejor que el lineal, debemos fijarnos en la reduccion producida en el error. Si la reduccion es grande entonces quiere decir que el modelo cuadratico es mejor. Tambien podemos ver si el parametro C es estadisticamente significativo, lo mismo que si el R cuadratico aumento considerablemente. El R cuadrado del modelo cuadratico siempre sera mas alto que el del modelo lineal ( lo mismo aplica para el modelo cubiso), pero debemos considerar y pensar si este aumento en el R cuadrado realmente vale la pena como para complicar el modelo con un factor mas. Si deseamos ajustar un modelo cubico, es decir: Crecimiento = a + b volumen + C volumen2 + d volumen3 + E Simplemente escribimos en nuestro programa lo siguiente: Proc glm; Model crecim = volumen volumen*volumen volumen*volumen*volumen; La salida incluira el parametro adicional (d), asi como la probabilidad de que sea significativa. Las mimas observaciones anteriores aplican aquí para saber si el modelo cubico es mejor que el cuadratico