Análisis de datos selvícolas con R

La cuantificación de la selvicultura permite medir y comparar los tratamientos selvícolas y sus efectos sobre los bosques. A partir de los conocimientos selvícolas y de análisis de datos y con los fundamentos de programación en R se puede potenciar la toma de decisiones selvícolas. R es un lenguaje adecuado para análisis estadístico y diseño avanzado de gráficos.La principal característica de R es que permite programar todos los pasos asociados a los procesos estadísticos y a la elaboración de gráficos lo que facilita un control total al usuario. Esto hace que el sistema sea muy potente pero a la vez hace que el usuario deba ser muy cuidadoso al elaborar sus ‘scripts’ ya que cualquier cosa que se no se indique expresamente no será ejecutada por el programa.

Este manual se estructura en tres bloques mostrando los rudimentos de R, algunos programas básicos para el análisis de datos selvícolas y, finalmente, un listado de referencias y enlaces para aquellos que quieran profundizar más. Los casos prácticos presentados son los siguientes:

• Caso Práctico 1: Importación de datos.
• Caso Práctico 2: Análisis descriptivo de datos.
• Caso Práctico 3: Análisis gráfico de datos
• Caso Práctico 4: Análisis exploratorio de datos
• Caso Práctico 5: Estudio de la influencia sobre la producción en volumen maderable de la calidad de estación y la localidad de plantaciones de chopo.
• Caso Práctico 6: Cálculo de variables dasométricas a partir de datos dendrométricos
• Caso Práctico 7: Gráfico de evolución de altura dominante frente a la edad
• Caso Práctico 8: Gráfico de crecimientos corrientes de Pinus halepensis en España
• Caso Práctico 9: Cálculo del Turno de máxima renta en especie.
• Caso Práctico 10: Gráfico de evolución de un rodal a partir de una tabla de producción.
• Caso práctico 11. Ajuste y dibujo de curvas de calidad (modelos de Hossfeld-I y de Bertalanffy-Richards)
• Caso Práctico 12: Síntesis de información edáfica mediante análisis de componentes principales (PCA)
• Caso Práctico 13: Clasificación de parcelas por índice de sitio a partir de datos edáficos (soil-site method) mediante análisis discriminante.
• Caso Práctico 14: Ajuste de ecuaciones de biomasa

datos1.txt

datos2.txt

datos.zip