Rosana Ferrero

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Modelos de covarianzas espacio-temporales. Aplicación en R.

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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

Muchas series temporales no son estacionarias , ya sea porque presentan tendencias o por efectos estacionales. En particular, las caminatas aleatorias, que caracterizan muchos tipos de series, no son estacionarias pero pueden transformarse en series estacionarias utilizando la diferenciación de primer orden . Como la serie diferenciada necesita ser agregada (o integrada) para recuperar la serie original, el proceso estocástico subyacente se llama media móvil integrada autorregersiva ( ARIMA ). Los procesos ARIMA se pueden extender para incluir términos estacionales, dando paso a modelos ARIMA estacionales no-estacionarios ( SARIMA ). Las series no-estacionarias porque la varianza está correlacionada en serie (heterocedástica condicional) resultan en períodos de volatilidad (un cambio claro en la varianza) . Una aproximación para modelar este tipo de series es el modelo heterocedástico condicional autorregresivo ( ARCH ). Asimismo, podemos utilizar la generalización del modelo ARCH ( ...