Tenemos la siguiente base de datos de Salmones:

Queremos saber cuál es la variable, entre las que tenemos, que mejor predice la reproducción del Salmón.

SOLUCIONES:

Tenemos una base de datos marina con las siguientes variables:

BF: Biomasa del fitoplancton

BZ: Biomasa del zooplancton

P: Fósforo

N: Nitrógeno

D: Diversidad biológica

Especie A: 1=presencia, 0=ausencia

Especie B: 1=presencia, 0=ausencia

1. Buscar el mejor modelo predectivo para predecir la diversidad a partir de la biomasa del fitoplancton, la del zooplancton, la cantidad de fósforo y la cantidad de nitrógeno.
2. Buscar el mejor modelo predictivo para predecir la presencia o ausencia de la Especie A a partir de la biomasa del fitoplancton, la del zooplancton, la cantidad de fósforo y la cantidad de nitrógeno.
3. Buscar el mejor modelo predictivo para predecir la presencia o ausencia de la Especie B a partir de la biomasa del fitoplancton, la del zooplancton, la cantidad de fósforo y la cantidad de nitrógeno.
4. Comprobar la asociación de las especies A y B mediante una Regresión logística.

Test de comparación de dos proporciones:

Test exacto de Fisher:

Test de McNemar:

Test de la t de Student de varianzas iguales:

Test de la t de Student de varianzas diferentes:

Test F de comparación de varianzas:

Test de ajuste a la distribución normal:

Test de Shapiro-Wilk.

Test de Kolmogorov-Smirnov.

Test de la Ji-cuadrado de ajuste a una distribución.

Test de Mann-Whitney:

Test de la t de Student de datos apareados:

Test de los signos:

Test de Wilcoxon o Test de rangos con signos: