Statistiche e Big Data nested-data

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Qual è la differenza tra un modello "nidificato" e un modello "non nidificato"?

Nella letteratura sui modelli gerarchici / multilivello ho letto spesso di "modelli nidificati" e "modelli non nidificati", ma cosa significa? Qualcuno potrebbe darmi qualche esempio o parlarmi delle implicazioni matematiche di questo fraseggio?

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Modello di effetti misti con annidamento

Ho i dati raccolti da un esperimento organizzato come segue: Due siti, ciascuno con 30 alberi. 15 sono trattati, 15 controllano ogni sito. Da ogni albero, campioniamo tre pezzi dello stelo e tre pezzi delle radici, quindi 6 campioni di livello 1 per albero che è rappresentato da uno dei …

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Come gestite le variabili "nidificate" in un modello di regressione?

Considera un problema statistico in cui hai una responsevariabile che vuoi descrivere in base a una explanatoryvariabile e una nestedvariabile, in cui la variabile nidificata si pone solo come variabile significativa per valori particolari della variabile esplicativa . Nei casi in cui la variabile esplicativa non ammette una variabile nidificata …

11 regression generalized-linear-model glmm nested-data

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Quando includere un effetto casuale in un modello

Sono nuovo nel modellismo misto e sono confuso sul fatto che sia appropriato usare un effetto casuale in un'analisi che sto facendo. Tutto il consiglio sarebbe apprezzato. il mio studio sta testando quanto un indice recentemente sviluppato dell'abbondanza di mammiferi possa prevedere il valore di un indice stabilito ma più …

9 random-effects-model nested-data

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confronto di gruppi in modelli FE di misure ripetute, con un componente di errore nidificato, stimato utilizzando plm

Ho stimato alcune misure ripetute Modelli di effetti fissi, con un componente di errore nidificato, basato su variabili di raggruppamento, ovvero modelli non nidificati, utilizzando plm. Ora sono interessato a verifica se i modelli completi sono significativamente diversi, ad es Ho:βFe m a l e=βMa l eHo:βFemun'le=βMun'leH_o: \beta_{Female} = \beta_{Male} …

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