CIFOR-ICRAF berfokus pada tantangan-tantangan dan peluang lokal dalam memberikan solusi global untuk hutan, bentang alam, masyarakat, dan Bumi kita

Kami menyediakan bukti-bukti serta solusi untuk mentransformasikan bagaimana lahan dimanfaatkan dan makanan diproduksi: melindungi dan memperbaiki ekosistem, merespons iklim global, malnutrisi, keanekaragaman hayati dan krisis disertifikasi. Ringkasnya, kami berupaya untuk mendukung kehidupan yang lebih baik.

CIFOR-ICRAF menerbitkan lebih dari 750 publikasi setiap tahunnya mengenai agroforestri, hutan dan perubahan iklim, restorasi bentang alam, pemenuhan hak-hak, kebijakan hutan dan masih banyak lagi – juga tersedia dalam berbagai bahasa..

CIFOR-ICRAF berfokus pada tantangan-tantangan dan peluang lokal dalam memberikan solusi global untuk hutan, bentang alam, masyarakat, dan Bumi kita

Kami menyediakan bukti-bukti serta solusi untuk mentransformasikan bagaimana lahan dimanfaatkan dan makanan diproduksi: melindungi dan memperbaiki ekosistem, merespons iklim global, malnutrisi, keanekaragaman hayati dan krisis disertifikasi. Ringkasnya, kami berupaya untuk mendukung kehidupan yang lebih baik.

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

Ekspor kutipan

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.
    Tahun publikasi

    2004

    Penulis

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

    Bahasa

    English

    Kata kunci

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

Publikasi terkait