Aplicações de modelos de regressão em R para análise de vegetação
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As rápidas mudanças globais no ambiente no século 21 cada vez mais exigem investigações eficientes para o entendimento de seus efeitos nas interações entre organismos e os padrões de biodiversidade resultantes. O avanço em modelagem estatística preditiva via modelos de regressão, se posiciona como uma abordagem fundamental na busca desse conhecimento, permitindo uma investigação mais acurada dos fatores causais de padrões ecológicos de espécies e suas interações com o meio ambiente, especialmente quando submetido a intensa perturbação antrópica. Através de pacotes e funç...
As rápidas mudanças globais no ambiente no século 21 cada vez mais exigem investigações eficientes para o entendimento de seus efeitos nas interações entre organismos e os padrões de biodiversidade resultantes. O avanço em modelagem estatística preditiva via modelos de regressão, se posiciona como uma abordagem fundamental na busca desse conhecimento, permitindo uma investigação mais acurada dos fatores causais de padrões ecológicos de espécies e suas interações com o meio ambiente, especialmente quando submetido a intensa perturbação antrópica. Através de pacotes e funções que permitem execução dos mais diversos modelos lineares e não lineares, o software R se destaca como uma ferramenta com ótimo suporte nessa abordagem analítica. Nessa edição, o número de modelos e exemplos de caso demonstrados foi ampliado para demonstrar mais possibilidades analíticas para dados de vegetação com diferentes distribuições. Embora, os modelos aqui mostrados são pautados em exemplos de vegetação, as aplicações são acessíveis para público composto de estudantes de pós-graduação, professores e pesquisadores em diversas áreas acadêmicas.
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