如果你也在 怎样代写多尺度模型Multilevel Models UV9253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|The 2-level model
Figure $2.7$ is a plot of the estimated residuals against equivalent normal scores (see section 2.11) and shows one school, identified as number 38 , with the largest residual of $3.5$. It is often useful to study the effect of omitting one or more units from an analysis to see what difference this makes to the parameter estimates and we shall say more about this below. For now we illustrate the effect of omitting such units using school 38. Table $2.3$ shows the parameter estimates associated with two different procedures.
In Model A, school 38 is simply omitted. The principal effect is to reduce the level 2 variance by about $14 \%$, with little effect on the other parameters. In Model $\mathrm{B}$, we have retained all the data in the analysis, but removed school 38 from the level 2 variation by fitting a separate Intercept term in the fixed part of the model. For the explanatory variable defining the level 2 variance we fit $Z_0^$ rather than $Z_0$, where $$ Z_0^=\left{\begin{array}{l}
0 \text { if school } 38 \
1 \text { otherwise }
\end{array}\right}
$$
The relatively small number of students, nine, in school 38 accounts for the fact that its shrunken residual mean of $3.5$ is considerably less than the directly fitted mean of 6.1. Although it makes little difference to the parameter estimates in this example, in general it seems preferable to fit separate parameters for influential units and retain as much data as possible in the analysis.
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Model checking using estimated residuals
We now check a particularly important assumption of the model by looking at the residuals. Figure $2.8$ is a plot of the standardised level 1 residuals against the fixed part predicted value and Figure $2.9$ is a plot of these residuals against their equivalent normal scores. The latter plot is close enough to a straight line to give us some confidence that the normality assumption is reasonable. Figure $2.8$, however, shows the same pattern as Figure $2.1$ of a decreasing variance with increasing 8-year score, so that the assumption of a constant level 1 variance is clearly untenable.
In Chapter 3 , we look at ways of directly modelling such nonconstant or complex level 1 variation. In Section 2.9, we look at general diagnostic procedures and in Section $2.10$ at nonlinear transformations of the response variable to produce a more constant variance.
多尺度模型代写
统计代写|多尺度模型代写 Multilevel Models代考|The 2-level model
数字 $2.7$ 是估计残差与等效正态分数 (参见第 $2.11$ 节) 的图, 并显示一所学校, 标识为 38 号, 其最大残差 为 $3.5$. 研究从分析中省略一个或多个单位的影响通常很有用, 以了解这对参数估计有何不同, 我们将在下面 详细说明。现在我们用 school 38 来说明省略这些单位的效果。表 $2.3$ 显示与两个不同程序相关的参数估 计。
在模型 $\mathrm{A}$ 中, 学校 38 被简单地省略了。主要效果是将 2 级方差减少约 $14 \%$, 对其他参数影响不大。在模型 中 $B$, 我们保留了分析中的所有数据, 但通过在模型的固定部分拟合一个单独的截距项, 从 2 级变化中删除 了学校 38。对于定义 2 级方差的解释变荲, 我们拟合 $\$ Z_{-} 0^{\wedge}$ ratherthan $Z_{-} 0$, where $\$ z_{-} O^{\wedge}=\backslash$ 左 {
0 if school 381 otherwise
$\backslash$ right $}$
$\$ \$$
在学校 38 中相对较少的学生人数为 $93.5$ 远小于 $6.1$ 的直接拟合平均值。虽然它对本例中的参数估计没有什 么影响, 但一般来说, 为有影响力的单位拟合单独的参数并在分析中保留尽可能多的数据似平更可取。
统计代写|多尺度模型代写 Multilevel Models代考|Model checking using estimated residuals
我们现在通过查看残差来检查模型的一个特别重要的假设。数字 $2.8$ 是标准化 1 级残差对固定部分预测值的 图, 图2.9是这些残差与其等效正态分数的关系图。后一个图足够接近直线, 使我们对正态性假设的合理性 有一定的信心。数字 $2.8$, 然而, 显示与图相同的模式 $2.1$ 随着 8 年得分的增加方差减小, 因此 1 级方差恒定 的假设显然是站不住脚的。
在第 3 章中, 我们研究了对这种非常量或复杂的 1 级变化进行直接建模的方法。在第 $2.9$ 节中, 我们查看一 般诊断程序, 并在第 $2.10$ 在响应变量的非线性变换中产生更恒定的方差。
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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。