如果你也在 怎样代写多尺度模型Multilevel Models Stat151这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。多尺度模型Multilevel Models（也称为分层线性模型、线性混合效应模型、混合模型、嵌套数据模型、随机系数、随机效应模型、随机参数模型或分割图设计）是在一个以上层次上变化的参数的统计模型。这些模型可以被看作是线性模型（尤其是线性回归）的概括，尽管它们也可以扩展到非线性模型。在有了足够的计算能力和软件之后，这些模型变得更加流行了。
多尺度模型Multilevel Models特别适合于研究设计，即参与者的数据被组织在一个以上的层次（即嵌套数据）。分析单位通常是个人（较低层次），他们被嵌套在背景/总体单位（较高层次）中。虽然多层次模型中最低层次的数据通常是个人，但也可以检查个人的重复测量。因此，多层次模型为重复测量的单变量或多变量分析提供一种替代的分析类型。此外，多水平模型还可以用来替代方差分析，在方差分析中，因变量的分数在测试处理差异之前会根据协变量（如个体差异）进行调整。多水平模型能够分析这些实验，而不需要方差分析所要求的回归斜率同质性的假设。
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统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Sample survey methods
We have already mentioned sample survey data. The standard literature on surveys, reflected in survey practice, recognises the importance of taking account of the clustering in complex sample designs. Thus, in a household survey, the first stage sampling unit will often be a well-defined geographical unit. From those which are randomly chosen, further stages of random selection are carried out until the final households are selected. Because of the geographical clustering exhibited by measures such as political attitudes, special procedures have been developed to produce valid statistical inferences, for example, when comparing mean values or fitting regression models (Skinner et al., 1989).
While such procedures usually have been regarded as necessary they have not generally merited serious substantive interest. In other words, the population structure, insofar as it is mirrored in the sampling design, is seen as a ‘nuisance factor’. By contrast, the multilevel modelling approach views the population structure as of potential interest in itself, so that a sample designed to reflect that structure is not merely a matter of saving costs as in traditional sample design, but can be used to collect and analyse data about the higher level units in the population.
Although the direct modelling of clustered data is statistically efficient, it will generally be important to incorporate weightings in the analysis which reflect the sample design or, for example, patterns of non-response, so that robust population estimates can be obtained and so that there will be some protection against serious model misspecification. A procedure for introducing external unit weights into a multilevel analysis is discussed in Chapter 3 and survey data are discussed in Chapter 10.
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Repeated measures data
A different example of hierarchically structured data occurs when the same individuals or units are measured on more than one occasion, as occurs in studies of animal and human growth. Here the occasions are clustered within individuals that represent the level 2 units with measurement occasions as the level 1 units. Such structures are typically strong hierarchies because there is much more variation between individuals in general than between occasions within individuals. In the case of child height growth, once we have adjusted for the overall trend with age, the variance between successive measurements on the same individual is generally no more than about $5 \%$ of the variation in height between children.
The traditional literature on the analysis of such repeated measurement data (see, for example, Goldstein, 1979), has more or less successfully confronted the statistical problems. It has done so, however, by requiring that the data conform to a particular, balanced, structure. Broadly speaking these procedures require that the measurement occasions are the same for each individual. This may be possible to arrange, but often in practice individuals will be measured irregularly, some of them a great number of times and some perhaps only once. By considering such data as a 2-level structure, however, we can apply the standard set of multilevel modelling techniques that allow for any pattern of measurements while providing statistically efficient parameter estimation. At the same time, modelling such data as a 2-level structure presents a simpler conceptual understanding and leads to a number of interesting extensions (see Chapter 5).
One particularly important extension occurs in the study of growth where the aim is to fit growth curves to measurements over time. In a multilevel framework this involves, in the simplest case, each individual having their own straight line growth trajectory with the intercept and slope coefficients varying between individuals (level 2). When the level 1 measurements, considered as deviations from each individual’s fitted growth curve, are not independent but have an autocorrelated or time series structure, neither the traditional procedures nor the basic multilevel ones are adequate. This situation may occur when measurements are made very close together in time so that a ‘positive’ deviation from the curve at one time implies also a positive deviation after the short interval before the next measurement. Chapter 5 considers methods for handling such data.
多尺度模型代写
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Sample survey methods
我们已经提到了抽样调查数据。反映在调查实践中的调查标准文献认识到在复杂样本设计中考虑聚类的重要性。因此，在住户调查中，第一阶段抽样单位通常是一个明确界定的地理单位。从那些随机选择的家庭中，进行进一步的随机选择阶段，直到选择出最终的家庭。由于政治态度等措施表现出的地理聚类，已经开发了特殊程序来产生有效的统计推断，例如，在比较平均值或拟合回归模型时（Skinner 等，1989）。
虽然这些程序通常被认为是必要的，但它们通常不值得认真的实质性兴趣。换句话说，就抽样设计中反映的人口结构而言，它被视为“有害因素”。相比之下，多层次建模方法将人口结构本身视为潜在的利益，因此旨在反映该结构的样本不仅是传统样本设计中节省成本的问题，而且可用于收集和分析数据关于人口中较高级别的单位。
虽然聚类数据的直接建模在统计上是有效的，但通常重要的是在分析中纳入反映样本设计或例如不答复模式的权重，以便可以获得稳健的人口估计，从而将对严重的模型错误指定提供一些保护。第 3 章讨论了将外部单位权重引入多层次分析的过程，第 10 章讨论了调查数据。
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Repeated measures data
当同一个人或单位被多次测量时，就会出现分层结构数据的另一个例子，就像在动物和人类生长研究中发生的那样。这里的场合聚集在代表 2 级单位的个体中，测量场合作为 1 级单位。这种结构通常是强层次结构，因为一般而言，个体之间的差异比个体内部的场合之间的差异要大得多。就儿童身高增长而言，一旦我们针对随年龄增长的总体趋势进行了调整，同一个人的连续测量值之间的差异通常不会超过约5%孩子之间的身高差异。
分析此类重复测量数据的传统文献（例如，参见 Goldstein，1979）或多或少地成功地解决了统计问题。然而，它通过要求数据符合特定的、平衡的结构来做到这一点。从广义上讲，这些程序要求每个人的测量时间都相同。这也许可以安排，但在实践中，个人通常会被不定期地测量，其中一些测量了很多次，而另一些可能只测量了一次。然而，通过将此类数据视为 2 级结构，我们可以应用标准的多级建模技术集，这些技术允许任何测量模式，同时提供统计上有效的参数估计。同时，
一个特别重要的扩展发生在增长研究中，其目的是使增长曲线与随时间的测量相吻合。在多层次框架中，在最简单的情况下，每个人都有自己的直线增长轨迹，其中截距和斜率系数因人而异（第 2 级）。当 1 级测量值（被视为与每个个体的拟合生长曲线的偏差）不是独立的而是具有自相关或时间序列结构时，传统程序和基本的多级程序都不够用。当测量在时间上非常接近时可能会发生这种情况，因此一次与曲线的“正”偏差意味着在下一次测量之前的短间隔之后也有正偏差。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。