dat <- read.delim("clipboard"); attach(dat) #importar los datos del portapapeles
names(dat) #Chequear los nombres
str(dat) #Chequear la estructura, el tratamiento y el sexo son caracteres, hay que volverlos factores
dat$Uso=as.factor(dat$Uso)
dat$Especie=as.factor(dat$
str(dat)
dat$Presencia
model.results = glm(Presencia ~ Especie*Uso*Abundancia.
anova(model.results,test="
summary(model.results)
8289/15708
model.results1 = glm(Presencia ~ Especie*Uso+Especie*
anova(model.results1,test="
anova(model.results1,model.
model.results2 = glm(Presencia ~ Especie*Uso+Especie*
anova(model.results2,test="
anova(model.results2,model.
model.results4 = glm(Presencia ~ Especie*Uso+Especie+
anova(model.results4,test="
model.results5 = glm(Presencia ~ Especie*Uso+Especie+Uso, binomial(link = "probit"))
anova(model.results5,test="
anova(model.results5,model.
anova(model.results5,model.
summary(model.results5)
8341/15771
library(DHARMa)
residh <- simulateResiduals(model.
plot(residh)
model.resultsqb = glm(Presencia ~ Especie*Uso+Especie+Uso, quasibinomial(link = "probit"))
anova(model.resultsqb,test="F"
#Poder explicativo
dev.null <- model.results5$null.deviance
dev.resid <- model.results5$deviance
dev.explained <- (dev.null-dev.resid)/dev.null
dev.explained
#Poder explicativo
dev.null1 <- model.resultsqb$null.deviance
dev.resid1 <- model.resultsqb$deviance
dev.explained1 <- (dev.null1-dev.resid1)/dev.
dev.explained1