Regresion

Diagnosis de la independencia

Introducción Repaso: La covarianza y el coeficiente de correlación El problema de la dependencia Métodos para detectar dependencia

Métodos gráficos Gráfico secuencial Gráfico de dispersion retardado El correlograma

Contrastes de hipótesis Test de rachas El contraste de Ljung-Box

Ejemplo adicional: Análisis de series temporales

Introducción Repaso: La covarianza y el coeficiente de correlación Para medir la relación (lineal) entre dos variables se emplea la covarianza: [Cov(X,Y) = E{\big[(X - E(X))(Y - E(Y))\big]}] Su estimador es la covarianza muestral: [s{XY}=\frac{1}{n}\sum{i=1}^{n}(x{i}-\overline{x})(y{i} - \overline{y})]

Geoestadística no paramétrica con `npsp`

Con motivo del próximo curso de la Sgapeio estoy subiendo material a mi cuenta de GitHub. Por ejemplo, está disponible en http://github.com/rubenfcasal/npsp la versión 0.6.2 del paquete npsp (la versión en CRAN es la 0.5-3). En esta versión añadí una web del paquete que tenía pensado emplear como ejemplo: https://rubenfcasal.github.io/npsp. Mi intención es subir cuanto antes una nueva versión (la 0.7, con novedades en cuanto al modelado automático de datos espaciales) a GitHub y al CRAN.

Introducción a la Geoestadística con `geoR`

El paquete geoR 1. Inicio de una sesión y de carga de datos 1.1 Cargar el paquete 1.2 Archivos de datos 2. Análisis descriptivo de datos geoestadísticos 3. Modelado de la dependencia 3.1 Variogramas empíricos 3.2 Ajuste de un modelo de variograma 3.3 Inferencia sobre el variograma 3.4 Validación cruzada 3.5 Estimación del variograma en procesos no estacionarios 4. Predicción espacial (kriging)
El paquete geoR El paquete geoR proporciona herramientas para el análisis de datos geoestadísticos en R (otra alternativa puede ser emplear el paquete gstat, por ejemplo…).

Hello R Markdown

R Markdown Including Plots

R Markdown This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com. You can embed code chunks: this.is = a.code(example) like this R code chunk (also adding the resulting R outcomes): summary(cars) speed dist Min. : 4.0 Min. : 2.00 1st Qu.:12.0 1st Qu.