CIFOR-ICRAF aborda retos y oportunidades locales y, al mismo tiempo, ofrece soluciones a los problemas globales relacionados con los bosques, los paisajes, las personas y el planeta.

Aportamos evidencia empírica y soluciones prácticas para transformar el uso de la tierra y la producción de alimentos: conservando y restaurando ecosistemas, respondiendo a las crisis globales del clima, la malnutrición, la pérdida de biodiversidad y la desertificación. En resumen, mejorando la vida de las personas.

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CIFOR-ICRAF produce cada año más de 750 publicaciones sobre agroforestería, bosques y cambio climático, restauración de paisajes, derechos, políticas forestales y mucho más, y en varios idiomas. .

CIFOR-ICRAF aborda retos y oportunidades locales y, al mismo tiempo, ofrece soluciones a los problemas globales relacionados con los bosques, los paisajes, las personas y el planeta.

Aportamos evidencia empírica y soluciones prácticas para transformar el uso de la tierra y la producción de alimentos: conservando y restaurando ecosistemas, respondiendo a las crisis globales del clima, la malnutrición, la pérdida de biodiversidad y la desertificación. En resumen, mejorando la vida de las personas.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

General linear models

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In this chapter we take up the problems occasioned by the failure of the rank condition (for the matrix of explanatory variables). This problem arises as a matter of course in analysis of variance (or covariance) models where some of the variables are classificatory. In this case, we are led to the construction of “dummy” variables representing the classificatory schemes. Since all such classificatory schemes are exhaustive, it is not surprising that the “dummy” variables are linearly dependent and, thus, the rank condition for the data matrix fails.
    Año de publicación

    2004

    Autores

    Allan E F; Stern R D; Coe, R.

    Idioma

    English

    Palabras clave

    data analysis, models, statistical analysis, statistical data, socioeconomic

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