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Buenas, ¿Cual te parece la mejor manera de cruzar esto, variables con una medición por año: tamaño poblacional, capacidad reproductora (cuantitativas), tamaño, etc con humedad del suelo a x cm, cantidad de nieve, pptación, insolación, y otras cuantas (datos mensuales para medias anuales o para seleccionar los meses que mas influyen) tendría que ir probando por tipos? filtrar las que tiene más efecto? construir un modelo, no tengo claro los pasos. Me puedes orientar? YA sé que me adelanto, pero tengo que hacerlo y ya pues lo enfrento. gracias
Hola Cristina,
Me cuesta entender porque no tengo la tabla de datos.
¿Qué variable son la respuesta?
Es decir, cuáles quieres analizar en función de otras…Te cuento.
Si tu variable respuesta es capacidad reproductora por ejemplo. Y la tienes por año.
Y esta capacidad reproductora puede estar influida por las condiciones meteorológicas. Y las tienes por meses. Y serán las variables explicativas.
Lo primero que tenemos que hacer es poner todo a la misma escala de tiempo. La mejor opción es coger la media o mediana de todo el año para las variables meteorológicas.
Paso 1 – definir tu variable respuesta
Paso 2 – poner todo en una misma escala de tiempo
Paso 3 – Calcular las correlaciones entre la respuesta y las variables explicativas. Y entre variables explicativas. Hacer un Corrplot
Paso 4 – Calcular un modelo lineal sencillo y calcular el grado de importancia de cada variables explicativa. Importance plot: https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-the-caret-r-package/
Paso 5 – Crear diferentes modelos con diferentes variables explicativas y seleccionar el de menor BIC.Espero haberme explciado.
No te olvides de describir bien los datos.
Abrazos!
Perfecto, creo que sí, que la variable respuesta es la que me indicas, voy a probar el procedimiento señalado, gracias.
Ahora tengo que saber organizar los datos de las distintas tablas, voy probando y te comento
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