Mavzu Dinamik makroiqtisodiy tahlil faniga kirish Reja
Bir davrli model va Ko‘p davrli model
Download 174.53 Kb.
|
Mavzu Dinamik makroiqtisodiy tahlil faniga kirish Reja-fayllar.org
|
2.Bir davrli model va Ko‘p davrli model.
Ko'p darajali modellar (shuningdek, nomi bilan tanilgan ierarxik chiziqli modellar, chiziqli aralash effektli model, aralash modellar, joylashtirilgan ma'lumotlar modellari, tasodifiy koeffitsient, tasodifiy effektli modellar, tasodifiy parametr modellari, yoki bo'linadigan uchastkalarning dizayni) bor statistik modellar ning parametrlar bir nechta darajada o'zgarib turadi. [1] Bunga alohida talabalar uchun o'lchovlar hamda o'quvchilar guruhlangan sinflar uchun o'lchovlarni o'z ichiga olgan talabalar faoliyati modeli misol bo'lishi mumkin. Ushbu modellarni umumlashtirish sifatida ko'rish mumkin chiziqli modellar (jumladan, chiziqli regressiya ), ammo ular chiziqli bo'lmagan modellarga ham kengayishi mumkin. Ushbu modellar etarli darajada hisoblash quvvati va dasturiy ta'minot mavjud bo'lgandan keyin ancha mashhur bo'ldi Ko'p darajali modellar, ayniqsa, ishtirokchilar uchun ma'lumotlar bir nechta darajada tashkil etilgan tadqiqot loyihalari uchun juda mos keladi (ya'ni, ichki ma'lumotlar ). ] Tahlil birliklari, odatda, kontekstual / agregat birliklari (yuqori darajada) ichiga joylashtirilgan shaxslar (quyi darajada). Ko'p darajali modellardagi ma'lumotlarning eng past darajasi odatda individual bo'lsa, jismoniy shaxslarning takroriy o'lchovlari ham tekshirilishi mumkin. Shunday qilib, ko'p darajali modellar o'zgaruvchan yoki uchun alternativ tahlil turini taqdim etadi ko'p o'zgaruvchan tahlil ning takroriy choralar . Shaxsiy farqlar o'sish egri chiziqlari tekshirilishi mumkin. Bundan tashqari, ko'p darajali modellarga alternativa sifatida foydalanish mumkin ANKOVA , bu erda qaram o'zgaruvchisidagi ballar davolash farqlarini sinashdan oldin kovariatlar uchun (masalan, individual farqlar) o'rnatiladi. Ko'p darajali modellar ushbu tajribalarni ANCOVA tomonidan talab qilinadigan regressiya nishablarining bir xilligi haqidagi taxminlarsiz tahlil qilishga qodir. ANCOVA modeli javob (DV) va kovaryat (CV) o'rtasidagi chiziqli munosabatlarni o'z ichiga oladi: Download 174.53 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|