Estructura del curso

Este es un curso de 4 horas que hace parte del curso Modelado de la Ocupación, abundancia y densidad de poblaciones: enfoque frecuentista y bayesiano en R.
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Este es un curso bien completo coordinado por el Dr. Salvador Mandujano en el INECOL.

Parte 1 (1 hora)

Repaso del concepto de ocupación. Presentación.

Parte 2 (2 horas)

Repaso de los modelos de ocupación de una temporada. Código.

Parte 3 (1 hora)

Modelo de ocupación de multiples temporadas. Texto y Código.

Requisitos

Computador con acceso a Internet. Contar con R y RStudio previamente instalados. La instalación de los programas y paquetes no se explicará durante el curso.

Antes del curso instalar los paquetes:

codigo R 
install.packages("tidyverse")
install.packages("sf")
install.packages("terra")
install.packages("mapview")
install.packages("elevatr")
install.packages("unmarked")

La experiencia requerida en R es mínima, sin embargo, se espera que los participantes estén familiarizados con los objetos básicos de R: vectores, dataframes y listas. Asi como la forma de indexarlos. Puedes ver, aprender o repasar el manejo básico de R en este tutorial.

También se requiere, un conocimiento básico sobre conceptos relacionados con mapas sistemas de coordenadas y proyecciones geográficas, aunque no es esencial.

Package Citation

codigo R 
pkgs <- cite_packages(output = "paragraph", pkgs="Session", out.dir = ".")
# knitr::kable(pkgs)
pkgs

We used R version 4.4.2 [@base] and the following R packages: .

Sesion info

codigo R 
print(sessionInfo(), locale = FALSE)

R version 4.4.2 (2024-10-31 ucrt) Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 Running under: Windows 10 x64 (build 19045)

Matrix products: default

attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base

other attached packages: [1] grateful_0.2.10

loaded via a namespace (and not attached): [1] htmlwidgets_1.6.4 compiler_4.4.2 fastmap_1.2.0 cli_3.6.3
[5] tools_4.4.2 htmltools_0.5.8.1 rstudioapi_0.17.1 yaml_2.3.10
[9] rmarkdown_2.29 knitr_1.49 jsonlite_1.8.9 xfun_0.49
[13] digest_0.6.37 rlang_1.1.4 evaluate_1.0.1