AgroReg | MODELOS LINEALES Y NO LINEALES en R studio

HOLA LES DEJO EL SCRIPT

library(AgroReg)
library(ggplot2)

library(readxl)
Datos = read_excel("Datos Edad Volumen.xlsx",
sheet = "Hoja2")
View(Datos)

?regression

########## Analysis: Regression linear or nonlinear
Jorge=regression(
Edad , # El nombre de su variables x
Volumen, # El nombre de su variables y
model = "gaussian3", # Es cambiar el nombre del modelo
ylab = "Dependient",
xlab = "Independent",
theme = theme_gray(),
legend.position = "top",
point = "all",
textsize = 12,
pointsize = 4.5,
linesize = 0.8,
pointshape = 1,
round = NA,
fontfamily = "sans",
error = "SE",
width.bar = NA
)
###################################Analysis: Extract models
extract.model(Jorge,type = "model") # ver la estrucutura del modelo
extract.model(Jorge,type = "qqplot") # qqplot de residuales
extract.model(Jorge,type = "residplot") # Ver los residuales solamente
extract.model(Jorge,type = "stdresidplot") # ver los residuales estandarizados
###################################
a=asymptotic(Edad,Volumen) #Asymptotic, exponential or Logarithmic
b=asymptotic_i(Edad,Volumen) #Asymptotic without intercept
c=asymptotic_neg(Edad,Volumen) #Asymptotic or Exponential Negative
d=biexponential(Edad,Volumen) #Biexponential
e=GP(Edad,Volumen, npar="g3") #Gompertz
f=hill(Edad,Volumen) #Hill
g=linear.linear(Edad,Volumen) #Linear-Linear
h=LL(Edad,Volumen) #Log-logistic
i=LM(Edad,Volumen, degree = 1) #Linear, quadratic, quadratic inverse, cubic and quartic
j=LM13(Edad,Volumen) #Cubic without beta2
k=LM(Edad,Volumen, degree = 2) #Linear, quadratic, quadratic inverse, cubic and quartic without intercept
l=LOG(Edad,Volumen) #Logarithmic
m=logistic(Edad,Volumen) # Logistic
n=PAGE(Edad,100-Volumen) # Page
o=potential(Edad,Volumen) #Potencial
p=thompson(Edad,Volumen) #Thompson
q=VG(Edad,Volumen) #Vega-Galvez
r=weibull(Edad,Volumen) #Weibull

################################### Analysis: Comparative models
comparative_model(models=list(m,n,o,p,q, r),names_model=c("m","n","o","p","q", "r"))

################################### Analysis: Other statistical parameters
stat_param(models=list(m,n,o,p,q, r))

Видео AgroReg | MODELOS LINEALES Y NO LINEALES en R studio канала Jorge Méndez González