Clase 2: Regresión lineal simple, múltiple, GLM, GAM

[@costafractal-mq5jb]

Excelente y útil la información como siempre por parte del Dr. Martinez.

[@jorgedominguez1577]

Muchas gracias por compartir, ha sido de largo la explicación mas clara que he recibido. Enhorabuena.

[@pepeguaba]

Excelente presentation. Clara y complete

[@camiloandres22]

Muy bien explicado, muchas gracias!

[@enriquehernandez-rodriguez1794]

¡Muchas gracias! ¡Me fue de gran utilidad se clase!

[@carlacadena6525]

excelente, muchas gracias!

[@asesoriaestadisticaytesis]

23:40 nunca falta la persona que no instala el paquete antes de querer correrlo y luego dice sí todo lo hice bien.

[@mtag239]

Capisimo gracias

[@nataliapedraza4451]

Gracias por el video, se entiende muy bien. Una pregunta, donde podemos encontrar la literatura a cerca de los GLM con los ejemplos en R? Para revisarlo

[@javicarrera1990]

Hola, al hacer un GLM con las siguientes variables (Producción (y) , Provincia (x)-> Provincia A, Provincia B, Año (covariable)) en la tabla de coeficientes solo me aparece una de las 2 provincias. Como puedo solucionar esto?

[@josuelima8192]

Hola, ¿como podria usar un GLM para evaluar el uso de habitat de una especie?

[@TutorialesEnR]

Los modelos de regresión (lm, GLM, GAM) pueden ser usados como modelos de distribución de especies. A partir de ese concepto puedes utilizarlos para evaluar el hábitat potencial de las especies. Luego te comparto ejemplos.

[@carlaocano6660]

buenas tardes, tiene videos sobre GLM gama?

[@TutorialesEnR]

Muchas gracias por el interés. Por lo pronto es el único video de regresiones

[@miguelangeldosantos8199]

Buenas noches, en la parte de utilizar todas las variables, ninguna variable es significativa, lo cual no importa el AIC ni el r cuadrado.

[@TutorialesEnR]

Gracias por la observación. Definitivamente eso pasa al tener un modelo sobreparametrizado, es decir, coeficientes que no aportan en la varianza residual. Usualmente la significan la estadística está ligada a la prueba t de student.