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 Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button