Descripción: Los modelos anidados son estructuras estadísticas que se relacionan entre sí de manera jerárquica, permitiendo la inclusión de variables en diferentes niveles de complejidad. En el análisis predictivo, estos modelos son fundamentales para entender cómo las variables influyen en un resultado específico, facilitando la comparación entre modelos más simples y más complejos. La principal característica de los modelos anidados es que uno de ellos se puede considerar como un caso especial del otro, lo que permite evaluar la mejora en la capacidad predictiva al agregar variables adicionales. Esta relación jerárquica es especialmente útil en contextos donde se desea analizar datos agrupados o jerárquicos, como en estudios de educación, salud o comportamiento del consumidor. Además, los modelos anidados permiten realizar pruebas de hipótesis para determinar si la inclusión de variables adicionales mejora significativamente el ajuste del modelo. En resumen, los modelos anidados son herramientas poderosas en el análisis predictivo, ya que proporcionan una forma estructurada de explorar y validar la relación entre variables en contextos complejos.
