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Cambio climático y distribución potencial del bosque mesófilo de montaña en el Centro de México. Colegio de Postgraduados
Cruz Leyva, Isidro Amhed.
Se modeló la distribución potencial del bosque mesófilo de montaña (BMM) para los estados de Hidalgo, Puebla y Veracruz, México bajo el escenario A2 de cambio climático (2050 y 2080) con los modelos de circulación general (GCM) CCSM3 y ECHAM5. Se utilizaron técnicas de modelado de hábitat (MH), modelado de nicho (MN) y especies arbóreas estructuralmente importantes y restringidas al BMM. Para caracterizar las condiciones ambientales, se integró un Sistema de información Geográfica (SIG) de 5 variables ambientales, 5 variables de distancia euclidiana y 19 variables bioclimáticas. De la Red Mundial de Información sobre Biodiversidad (REMIB) se obtuvieron 872 registros únicos de 12 especies arbóreas del BMM. Con datos de REMIB y del SIG se ajustaron los MN...
Palavras-chave: BMM; A2; GCM; CCSM3; ECHAM5; MH; MN; SIG; REMIB; CUT; ML; HM; NM; GIS; GINB; LUC; LM; Forestal; Doctorado.
Ano: 2014 URL: http://hdl.handle.net/10521/2247
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Estimating variance components in Stata AgEcon
Marchenko, Yulia V..
This article gives a brief overview of the popular methods for estimating variance components in linear models and describes several ways to obtain such estimates in Stata for various experimental designs. The article’s emphasis is on using xtmixed to estimate variance components. Prior to Stata 9, loneway could be used to estimate variance components for one-way random-effects models. For other experimental designs, variance components could be computed manually using saved results after anova. The latter approach is viable but requires tedious computations for complicated experimental designs. Instead, as of Stata 9, variance components are easily obtained by using xtmixed.
Tipo: Journal Article Palavras-chave: Variance components; Experimental design; ANOVA; REML; ML; Multilevel; Random coefficients; Mixed models; Research Methods/ Statistical Methods.
Ano: 2005 URL: http://purl.umn.edu/117553
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