Presentación para el curso Modelos Predictivos con R

Pemodelan distribusi spesies menggunakan regresi logistik binomial di R — mencakup seleksi variabel, uji multikolinearitas, dan evaluasi model.

Analisis ini menghitung berbagai **landscape metrics** pada kawasan DAS Ciwulan tahun 2022 menggunakan paket `landscapemetrics` di R. Landscape metrics digunakan untuk mengukur struktur, komposisi, dan konfigurasi lanskap — khususnya tutupan hutan alam yang tidak termasuk lahan pertanian

El análisis identifica cómo varía la temperatura dentro del lote y en qué zonas el modelo predice con mayor incertidumbre, información útil para decisiones de riego, sombrío y densidad de siembra. Implementado en R. Datos: Finca aguacatera de Popayán, Cauca. 534 árboles monitoreados con sensores portátiles el 1 de octubre de 2020.

Nota ao leitor. Esta apostila implementa passo a passo dois exemplos de An Introduction to Generalized Linear Models (Dobson & Barnett, 4ª ed., 2018): o Exemplo 5.6.3 (deviance para o modelo de Poisson, com comparação de modelos aninhados) e o Exemplo 6.7.1 (associação não-linear entre comprimento de título e número de autores, via modelos linear, quadrático e polinômio fracionário). Todo o código R é exibido e comentado. Este material foi produzido em Quarto Markdown, com apoio de ferramentas de inteligência artificial na organização e síntese do conteúdo, tendo sido integralmente revisado e validado pelo autor.

Nota ao leitor. Esta apostila resume o Capítulo 7 de An Introduction to Generalized Linear Models (Dobson & Barnett, 4ª ed., 2018). O capítulo cobre Regressão Logística e modelos dose-resposta para respostas binárias e binomiais. Inclui modelos probit, logístico e log-log complementar; inferência, resíduos, diagnósticos e interpretação de razões de chances vs. razões de prevalência. Este material foi produzido em Quarto Markdown, com apoio de ferramentas de inteligência artificial na organização e síntese do conteúdo, tendo sido integralmente revisado e validado pelo autor.

Nota ao leitor: Esta apostila resume o Capítulo 5 de An Introduction to Generalized Linear Models (Dobson & Barnett, 4ª ed., 2018). O capítulo apresenta as ferramentas de inferência estatística para MLGs: distribuições amostrais do escore, do EMV e da deviance; testes de hipóteses por comparação de modelos aninhados; e intervalos de confiança. Todas as demonstrações são explicadas passo a passo, e os exemplos numéricos são reproduzidos com tabelas e gráficos. Este material foi produzido em Quarto Markdown, com apoio de ferramentas de inteligência artificial na organização e síntese do conteúdo, tendo sido integralmente revisado e validado pelo autor.

An ioslides presentation demonstrating simple linear regression using R, ggplot2, and Plotly. Includes regression concepts, visualizations, model interpretation, and code examples.