lunes, 16 de julio de 2012

Material cursos de R para modelos mixtos y series temporales


Aunque con cierto retraso publico ahora el material del curso que impartí junto con Ana justel en mayo sobre series temporales en Granada. En concreto la parte aplicada de R, que es la que yo impartí. El material está disponible en la lista de enlaces que hay en el menú de la izquierda, bajo el epígrafe "Curso de análisis de datos ecológicos en R".

También hay disponible una actualización del curso sobre modelos mixtos, que impartí recientemente en la URJC, auspiciado por la AEET. Esta versión es bastante más completa e incluye una introducción a los GLMM (modelos lineales generalizados mixtos). También hay un vínculo nuevo a la wiki del curso (que se suma a la de dos cursos anteriores), en donde se pueden encontrar más ejemplos de GLM y GLMM resueltos por los alumnos.

6 comentarios:

Multivac42 dijo...

Como siempre, muchas gracias por colgar los apuntes Luis!

Un saludo!

Anónimo dijo...

Gracias por compartir el conocimiento. Saludos desde México.

jose dijo...

Luis. He creado una página wiki sobre modelos mixtos en la web de la asociación de usuarios de R r-es.org en la parte de GIT (grupos de interés temático). He puesto un enlace a esta entrada, ya que estoy empezando con estos modelos y tus apuntes me han ayudado mucho.

No tengo mucho material, pero estaría bien que se fueran añadiendo cosas, sobre todo en español.

Un saludo

Marina :) dijo...

Mil gracias por estos documentos! Me están siendo súmamente útiles. ¿Las respuestas a los ejercicios propuestos están disponibles?

Muchísimas gracias.

Anónimo dijo...

Muchas Gracias por compartir el conocimiento!

Yésica dijo...


Buenos días, estoy siguiendo los apuntes de GLM que son super explicativos y
quería hacer el ejercicio con los datos de los apuntes, pero la web ya no existe.
http://www.escet.urjc.es/biodiversos/R/peces.txt.

¿Están estos datos colgados en algún otro sitio o hay alguna base de datos similar que pudiera usar como ejemplo?

Mil gracias
Yésica

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