GREENREG

GREENREG ofrece un conjunto de funciones accesibles y automatizadas para aplicar modelos estadisticos comunes en ciencias agropecuarias y ambientales: Regresion Lineal Simple (RLS), Regresion Lineal Multiple (RLM), Modelos Lineales Generalizados (logistica y Poisson), y modelos de series de tiempo (AR, MA, ARMA, ARIMA). Ademas de ajustar el modelo, cada funcion valida automaticamente los supuestos estadisticos, traduce los resultados a un veredicto interpretable, y genera graficas de diagnostico listas para usarse.

Desarrollado como parte de una tesis de licenciatura en la Universidad Autonoma Chapingo.

Instalacion

Version publicada en CRAN:

install.packages("GREENREG")

Version en desarrollo (con las correcciones mas recientes):

# install.packages("remotes")
remotes::install_local("ruta/al/paquete/GREENREG")

Ejemplo rapido

library(GREENREG)

data(datos_rendimiento_maiz)

modelo <- greenreg_rlm(rendimiento_maiz_ton_ha ~ ., data = datos_rendimiento_maiz)
print(modelo)   # Coeficientes, VIF, supuestos y veredicto interpretado
plot(modelo)    # Secuencia de 10 graficas de diagnostico

Funciones incluidas

Funcion	Modelo
`greenreg_rls()`	Regresion Lineal Simple
`greenreg_rlm()`	Regresion Lineal Multiple
`greenreg_logistico()`	Regresion Logistica (binomial)
`greenreg_reg_poisson()`	Regresion de Poisson
`greenreg_modelo_ar()`	Modelo Autorregresivo (AR)
`greenreg_modelo_ma()`	Modelo de Media Movil (MA)
`greenreg_modelo_arma()`	Modelo Autorregresivo de Media Movil (ARMA)
`greenreg_modelo_arima()`	Modelo Autorregresivo Integrado de Media Movil (ARIMA)
`greenreg_analisis_datos()`	Sugiere que modelo usar segun el tipo de variable

Mas informacion

Consulta la viñeta vignette("introduccion-greenreg") para un recorrido completo, y NEWS.md para el historial de cambios.

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