Rosana Ferrero

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Clase 6: Índices de biodiversidad en R-project

Índices de biodiversidad Continuando con este breve curso sobre bioestadística en R ( Clase 1 , Clase 2 , Clase 3 , Clase 4 y Clase 5 ), en esta oportunidad intentaremos abordar el problema de los índices de biodiversidad utilizando R. Comenzaremos con algunos conceptos previos.

Regresión: selección de variables. Stepwise, Forward, Backward

¿Cómo realizar una selección de variables predictoras para un modelo de regresión lineal múltiple? A menudo nos encontramos estudiando un gran número de variables explicativas (regresoras, predictoras, causales o independientes) y nos preguntamos cuál de ellas incluir en un modelo de regresión múltiple tanto por problemas de multicolinealidad como por su significación en la regresión. Estrategias de regresión Los métodos más comunes de selección de variables son: el de pasos sucesivos (stepwise), el de introducción progresiva (forward) y el de eliminación progresiva (backward). Eliminación hacia atrás (Backward Stepwise Regression). Se introducen todas las variables en la ecuación y después se van excluyendo una tras otra. En cada etapa se elimina la variable menos influyente según el contraste individual (de la t o de la F). 􏰐 Selección hacia adelante (Fordward Stepwise Regression). Las variables se introducen secuencialmente en el modelo. ...

ARIMA. Modelos no estacionarios estacionales

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