Home | KTL nâng cao | Phương pháp tiếp cận dữ liệu đa cấp
Phương pháp OLS với robust, robust cluster, FEM/REM và các mô hình hệ số ngẫu nhiên (hệ số cắt + độ dốc) thường được sử dụng để ước lượng dữ liệu đa cấp
Phương pháp OLS với robust, robust cluster, FEM/REM và các mô hình hệ số ngẫu nhiên (hệ số cắt + độ dốc) thường được sử dụng để ước lượng dữ liệu đa cấp

Phương pháp tiếp cận dữ liệu đa cấp

Dữ liệu đa cấp hay dữ liệu nhiều lớp chứa đụng rất nhiều thông tin so với dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu chéo. Tuy nhiên, việc ước lượng dữ liệu này bằng OLS tồn tại nhiều vần đề. Các phương pháp như OLS với các tùy chọn robust, robust cluster, FEM/REM và các mô hình hệ số ngẫu nhiên (hệ số cắt + độ dốc) là những mô hình thường được sử dụng để ước lượng các dữ liệu đa cấp (multilevel data). Tiếp theo bài giới thiệu về dữ liệu đa cấp, bài viết sẽ trình bày các phương pháp tiếp cận dữ liệu đa cấp. Đầu tiên là phương pháp tiếp cận dữ liệu đa cấp bằng ước lượng OLS cùng với các vấn đề tồn tại của ước lượng OLS này.

Xem thêm: giới thiệu về dữ liệu đa cấp - multilevel data

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản, mời bạn đăng ký gói Premium tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!