如果你也在 怎样代写多尺度模型Multilevel Models INWS0016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|Levels of aggregation and ecological fallacies
When studying relationships among variables, there has often been controversy about the appropriate ‘unit of analysis’. We have alluded to this already in the context of ignoring hierarchical data clustering and, as we have seen, the issue is resolved by explicit hierarchical modelling.
One of the best known early illustrations of what is often known as the ecological or aggregation fallacy was the study by Robinson (1950) of the relationship between literacy and ethnic background in the United States. When the mean literacy rates and mean proportions of Black Americans for each of nine census divisions are correlated the resulting value is $0.95$, whereas the individual-level correlation ignoring the grouping is $0.20$. Robinson was concerned to point out that aggregate-level relationships could not be used as estimates for the corresponding individual-level relationships and this point is now well understood. In Chapter 3 , we discuss some of the statistical consequences of modelling only at the aggregate level.
Sometimes the aggregate level is the principal level of interest, but nevertheless a multilevel perspective is useful. Consider the example (Derbyshire, 1987) of predicting the proportion of children socially ‘at risk’ in each local administrative area for the purpose of allocating central government expenditure on social services. Survey data are available for individual children with information on risk status so that a prediction can be made using area based variables as well as child and household based variables. The probability $(\pi)$ of a child being ‘at risk’ was estimated by the following (single level) equation
$$
\operatorname{logit}(\pi)=-6.3+5.9 x_1+2.2 x_2+1.5 x_3
$$
where $x_1$ is the proportion of children in the area in households with a lone parent, $x_2$ is the proportion of households in each area which have a density of more than $1.5$ persons per room and $x_3$ is the proportion of households whose ‘head’ was born in the British ‘New Commonwealth’ or Pakistan. All these explanatory variables are measured at the aggregate area level and the response is the proportion of children at risk in each area. Although we can regard this analysis as taking place entirely at the area level (with suitable weighting for the number of children in each area), there are advantages in thinking of it as a 2-level model with each child being a level 1 unit and the response variable being the binary response of whether or not the child is at risk.
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Causality
In the natural sciences, experimentation has a dominant position when making causal inferences. This is both because the units of interest can be manipulated experimentally, typically using random allocation, and because there is a widespread acceptance that the results of experiments are generalisable over space and time. The models described in this book can be applied to experimental or non-experimental data, but the final causal inferences can differ. Nevertheless, most of the examples used are from non-experimental studies in the human sciences and a few words on causal inferences from such data may be useful.
If we wish to answer questions about a possible causal relationship between, say, class size and educational achievement, an experimental study would need to assign different numbers of level 1 units (students) randomly to level 2 units (classes or teachers) and study the results over a time period of several years. This would be time consuming and could create ethical problems. In addition to such practical problems, any single study would be limited in time and place, and require extensive replication before results could be generalised confidently. The specific context of any study is important; for example, the state of the educational system and the resources available at the time of the study. The difficulty from an experimental viewpoint is that it is practically impossible to allocate randomly with respect to all such possible confounding factors.
A further limitation of randomised controlled trails (RCTs) is that they cannot necessarily deal with situations where the composition of a higher level unit interacts with the treatment of interest, to affect the responses of lower level units. Thus, in schooling studies the size of class may affect the progress of students only when the proportion of ‘low achieving’ students is above a certain threshold. Randomisation will tend to eliminate classes with extreme proportions so that such effects may not be discovered. Goldstein (1998) looks at this case in more detail.
多尺度模型代写
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Levels of aggregation and ecological fallacies
在研究变量之间的关系时，对于合适的“分析单位”常常存在争议。我们已经在忽略分层数据聚类的背景下提到了这一点，正如我们 所见，该问题已通过显式分层建模得到解决。
关于通常被称为生态或聚合谬误的最若名的早期例证之一是罗宾逊 (Robinson, 1950) 对美国识字率与种族背景之间关系的研究。 当九个人口普查分区中每个分区的平均识字率和美国黑人的平均比例相关时，结果值为 $0.95$ ，而忍略分组的个体级相关性是 $0.20$. 罗宾逊关心地指出，聚合水平的关系不能用作相应的个体水平关系的估计，这一点现在已经很好理解了。在第 3 章中，我们仅讨 论了在总体层面建模的一些统计结果。
有时聚合层次是主要的兴趣层次，但是多层次的视角还是有用的。考虑一下这样的例子（Derbyshire，1987年），预测每个地方 行政区域处于社会“风险”的儿童的比例，以便分配中央政府在社会服务方面的支出。调查数据可用于个别儿童的风险状况信息，因 此可以使用基于区域的变量以及基于儿童和家庭的变量进行预恻。概率 $(\pi)$ 处于“风险中”的儿童的比例由以下 (单级) 方程式估算
$$
\operatorname{logit}(\pi)=-6.3+5.9 x_1+2.2 x_2+1.5 x_3
$$
在哪里 $x_1$ 是该地区单亲家庭中儿童的比例， $x_2$ 是每个区域中密度大于 $1.5$ 每个房间的人数和 $x_3$ 是”户主”出生在英国”新联邦”或巴基 斯坦的家庭比例。所有这些解释变量都是在总体区域水平上测量的，响应是每个区域中处于危险中的儿童的比例。尽管我们可以将 此分析视为完全在区域级别进行 (对每个区域的儿童数量进行适当加权)，但将其视为 2 级模型 (每个儿童都是 1 级单元) 是有好 处的，并且响应变量是孩子是否处于危险中的二元响应。
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Causality
在自然科学中，实验在进行因果推理时具有主导地位。这既是因为感兴趣的单位可以通过实验进行操作，通常使用随机分配，也是 因为人们普遍认为实验结果可以在空间和时间上推广。本书中描述的模型可以应用于实验或非实验数据，但最终的因果推论可能不 同。尽管如此，所使用的大多数例子都来自人文科学中的非实验研究，关于从这些数据中进行因果推论的几句话可能会有用。
如果我们想回答有关班级规模和教育成就之间可能存在因果关系的问题，则实验研究需要将不同数量的 1 级单位 (学生) 随机分配 给 2 级单位 (筀级或栫师) 并研究结果在几年的时间段内。这将非常耓时，并且可能会产生伦理问题。除了这些实际问题之外， 任何单一的研究都会在时间和地点上受到限制，并且在结果可以自信地推广之前需要进行广泛的乍制。任何研究的具体背景都很重 要；例卟，教育系统的状态和学习时可用的资源。
随机对照试验 (RCT) 的另一个局限性是，它们不一定能处理较高级别单元的组成与感兴趣的治疗相互作用的情况，从而影响较低 级别单元的响应。因此，在学校教育研究中，只有当”低成就”学生的比例高于某个阈值时，班级规模才会影响学生的进步。随机化 将倾向于消除具有极端比例的类别，以便可能不会发现此类影响。Goldstein (1998) 更详细地研究了这个案例。
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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。