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Libro

Modelos lineales generales en R: Aplicaciones en ciencias agronómicas y ambientales

Oddi, Facundo JoséIcon ; Garibaldi, Lucas AlejandroIcon
Fecha de publicación: 2024
Editorial: Universidad Nacional de Río Negro
ISBN: 978-987-8258-76-8
Idioma: Español
Clasificación temática:
Estadística y Probabilidad

Resumen

Los profesionales de las ciencias agronómicas y ambientales enfrentan problemas en contextos de incertidumbre, lo que demanda la toma de decisiones basadas en datos. La estadística provee el marco conceptual y metodológico para este propósito, siendo los modelos lineales generales (MLG) una de sus herramientas más útiles. Este libro, de enfoque aplicado, se centra en los MLG utilizando el programa estadístico R como herramienta. Los contenidos se desarrollan de manera secuencial y están estructurados en torno a una problemática agroecológica recurrente: hábitat natural y rendimiento de cultivos. Cada capítulo comienza con una pregunta profesional específica y guía al lector a través de las etapas esenciales: exploración de datos, formulación del modelo, análisis, toma de decisiones y predicciones. Además, se incluye un capítulo introductorio sobre el manejo básico de R. Esta obra brinda la capacidad de aplicar con independencia los MLG con la posibilidad de expandir tal capacidad a otras herramientas estadísticas mediante el manejo de R.
Palabras clave: MODELOS ESTADÍSTICOS , PROGRAMACIÓN EN R , AGRICULTURA
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Formato: PDF
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info:eu-repo/semantics/openAccess Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente descripción: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5 AR)
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/259597
URL: https://libreria.unrn.edu.ar/library/publication/modelos-lineales-generales-en-r
Colecciones
Libros (IRNAD)
Libros de INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN RECURSOS NATURALES, AGROECOLOGIA Y DESARROLLO RURAL
Citación
Oddi, Facundo José; Garibaldi, Lucas Alejandro; Modelos lineales generales en R: Aplicaciones en ciencias agronómicas y ambientales; Universidad Nacional de Río Negro; 2024; 284
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