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Si genera una lista que incluye ABNs, puede exportarla y ejecutarla a través de la herramienta de Identificación de Pequeñas Empresas (SBI) en el Portal de Informes de Tiempos de Pago. La herramienta SBI es útil para identificar a los proveedores sobre los que debe informar.

A continuación, puede cargar el archivo CSV en la herramienta SBI. La herramienta compara los ABN del archivo CSV con la base de datos que contiene los ABN de empresas medianas y grandes, y de pequeñas empresas que optaron por no participar en la herramienta SBI. La herramienta devuelve entonces un archivo de texto que contiene los NBA de las pequeñas empresas que deben incluirse al elaborar los informes de plazos de pago.

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Para este ejercicio práctico, utilizaremos una adaptación del conjunto de datos pig_adg descrito en Dohoo, Martin y Wayne – Veterinary Epidemiologic Research (segunda edición) (véase (Dohoo, Martin, Stryhn, & otros, 2003)).

Cada variable del modelo debe asociarse a una distribución (actualmente disponibles: binomial, gaussiana, poisson) según el tipo de datos. En este ejemplo, la mayoría de las variables son binarias y, por lo tanto, se asocian a la distribución binomial. Las variables edad y adg son continuas, por lo que se asociarán a la distribución gaussiana. Por último, la variable wormCount es un recuento y puede modelarse mediante una distribución de Poisson.

El conocimiento previo sobre la estructura de los datos, que podría guiar la búsqueda del modelo óptimo, puede incluirse forzando o prohibiendo que algunos arcos específicos se consideren en el DAG final. Esto se hace proporcionando una matriz de retención y/o una matriz de prohibición. Empezaremos creando dos matrices vacías con el mismo tamaño que nuestros datos (8) y llamadas filas y columnas.

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Si los datos se agrupan en bloques correlacionados -en los que podría utilizarse un modelo mixto en el contexto de una regresión estándar-, entonces se crea una red compuesta por uno o más nodos en la que se utiliza un modelo lineal mixto generalizado (pero limitado a un único efecto aleatorio). Esto se consigue especificando los parámetros group.var y cor.vars. Donde el primero define la variable de pertenencia al grupo, que debe ser un factor que indique qué observaciones pertenecen a la misma agrupación. El parámetro cor.vars es un vector de caracteres que contiene los nombres de los nodos para los que debe utilizarse un modelo mixto. Por ejemplo, en algunos problemas, puede ser apropiado que todas las variables (excepto group.var) en data.df se parametricen como un modelo mixto, mientras que en otros puede que sólo sea una única variable para la que se requiera un ajuste de agrupación (ya que el resto de variables son covariables medidas a nivel de grupo).

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En la definición de la estructura de la red, dag.m, cada fila representa un nodo de la red, y las columnas de cada fila definen los padres de ese nodo en particular, véase el ejemplo siguiente para el formato específico. El dag.m puede proporcionarse mediante una fórmula (similar a GLM). Una fórmula típica es ~ nodo1|padre1:padre2 + nodo2:nodo3|padre3. En este ejemplo, el nodo1 tiene dos padres (padre1 y padre2). El nodo2 y el nodo3 tienen el mismo padre3. Los nombres de los padres deben coincidir exactamente con los indicados en data.df. : es el separador entre hijos o padres, | separa hijos (lado izquierdo) y padres (lado derecho), + separa términos, . reemplaza todas las variables en data.df.

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