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Aplicación de R y métodos estadísticos en recursos naturales / Presentado por Vicente Serapio Pocomucha Poma.
Tipo de material:
TextoIdioma: Español Lenguaje original: Español Editor: Tingo María - Perú. Universidad Nacional Agraria de la Selva, Facultad RNR, Vicente Serapio Pocomucha Poma. 2023Descripción: 286 Paginas : 21 cmTipo de contenido: - texto impreso
- sin mediación
- volumen
- 978-612-49372-9-3
- 005.133 22
Contenidos parciales:
Alcance y contenido: "...Los recursos naturales son esenciales para el desarrollo humano y la vida, ya que constituyen la base de la subsistencia, el bienestar y el progreso en diversas esferas. Por tanto, una gestión responsable y sostenible se vuelve crucial para garantizar su disponibilidad a lo largo de las generaciones. Por otro lado, los métodos estadísticos desempeñan una función fundamental en la investigación científica al brindar herramientas para la recopilación, análisis e interpretación objetiva y sistemática de datos. En este contexto, el programa estadístico R juega un rol crucial en la investigación relacionada con los recursos naturales, versátiles y solidas para analizar datos y generar conocimientos. En recientes años, se han desarrollado colaboraciones en el ámbito de los recursos naturales que combinan métodos estadísticos, investigación científica y el programa R. Esta convergencia es cada vez mas común y valiosa en la comunidad científica y académica. Esta combinación se emplea ampliamente en trabajos colaborativos enfocados en la gestión y conservación de los recursos naturales, permitiendo abordar desafíos ambientales y desarrollar estrategias más efectivas. La colaboración entre el programa estadístico R, métodos estadísticos, investigación científica y recursos naturales crea un enfoque solido y holístico para enfrentar los complejos desafíos de la conservación y manejo sostenible. Al usar estas herramientas en conjunto, tomamos decisiones más informadas, diseñamos estrategias efectivas y garantizamos la preservación de los recursos para las generaciones futuras..."--Presentación.
Introducción al programa estadístico R -- Exploración de datos atípicos y faltantes -- Estadística Descriptiva -- Diseño completamente aleatorio -- Pruebas de comparación múltiple -- Diseño de bloques completos al azar -- Diseño cuadrado latino -- Experimentos factoriales -- Diseño de parcelas divididas -- Regresión lineal simple y múltiple -- Correlación lineal simple y múltiple -- Estadística no paramétrica
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