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|Event history and survival models
Modelling the time spent in various states or situations is important in a number of areas. In industry the ‘time to failure’ of components is a key factor in quality control. In medicine, the survival time is a fundamental measurement in studying certain diseases. In economics, the duration of employment periods is of great interest. In education, researchers often study the time students spend on different tasks or activities.
In studying employment histories, any one individual will generally pass through several periods of employment or unemployment, while at the same time changing his characteristics, for example his level of qualifications. From a modelling point of view we need to consider the length of time spent in each type of employment, relating this both to constant factors such as an individual’s social origins or gender, and to changing or time dependent factors such as qualifications and age. In this case the multilevel structure is analogous to that for repeated measures data, with periods taking the place of occasions. Furthermore, generally we would have a further, higher level of the hierarchy, since individuals, which are the level 2 units, are themselves typically clustered into workplaces, which now constitute level 3 units. ${ }^1$ The structure may be even more complicated if these workplaces change from period to period; to include this level in our model, we need to consider cross-classifications of the units (see below). There are particular problems that arise when studying event duration data that are encountered when some information is ‘censored’ in the sense that instead of being able to observe the actual duration we only know that it is longer than some particular value, or in some cases less than a particular value (see Chapter 11).
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Discrete response data
Until now, we have assumed implicitly that our response or dependent variable is continuously distributed; for example, an exam score or anthropometric measure such as height. Many kinds of statistical models, however, deal with categorised responses, in the simplest case with proportions. Thus, we might be interested in a mortality rate, or an examination pass rate and how these vary from area to area or from school to school.
In studying mortality rates in a population, it is often of great concern to try to understand the factors associated with variations from area to area or community to community. This produces a basic 2-level structure with individuals at level 1 and communities at level 2. A typical study might record deaths over a given time period together with the characteristics of the individuals concerned, and level 2 characteristics of the communities, such as their sizes or social compositions. One analysis of interest would be to see whether any of these explanatory variables could explain betweencommunity variation. Another interest might be in studying whether mortality rate differences, say between men and women, varied from community to community.
Such models, part of the class known as generalised linear models, have been available for some time for single level data (McCullagh and Nelder, 1989), with associated software. In Chapter 4 we show how to fit multilevel models with different types of categorical response. Chapter 7 extends this to consider multivariate models with mixtures of different response types.
多尺度模型代写
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Event history and survival models
对在各种状态或情况下花费的时间进行建模在许多领域都很重要。在工业中，组件的“故障时间”是质量控制的关键因素。在医学上，生存时间是研究某些疾病的基本衡量标准。在经济学中，就业期的持续时间很受关注。在教育领域，研究人员经常研究学生花在不同任务或活动上的时间。
在研究就业历史时，任何一个人通常都会经历几个就业或失业时期，同时改变他的特征，例如他的资格水平。从建模的角度来看，我们需要考虑在每种类型的就业中花费的时间长度，将其与个人的社会出身或性别等不变因素以及资格和年龄等变化或时间相关的因素联系起来。在这种情况下，多级结构类似于重复测量数据的多级结构，用句号代替场合。此外，通常我们会有更高层次的层次结构，因为作为第 2 层单位的个人本身通常聚集在现在构成第 3 层单位的工作场所中。1如果这些工作场所在不同时期发生变化，结构可能会更加复杂；为了在我们的模型中包含这个级别，我们需要考虑单位的交叉分类（见下文）。在研究某些信息被“审查”时遇到的事件持续时间数据时会出现一些特殊问题，因为我们无法观察到实际持续时间，我们只知道它比某个特定值长，或者在某些情况下小于特定值（见第 11 章）。
统计代写|多尺度模型代写Multilevel Models代考|Discrete response data
到目前为止，我们一直隐含地假设我们的响应或因变量是连续分布的；例如，考试成绩或身高等人体测量指标。然而，许多统计模型处理分类响应，在最简单的情况下处理比例。因此，我们可能对死亡率或考试通过率感兴趣，以及它们在不同地区或不同学校之间的差异。
在研究人口死亡率时，试图了解与地区之间或社区之间变化相关的因素通常是非常重要的。这产生了一个基本的 2 级结构，个人在第 1 级，社区在第 2 级。典型的研究可能会记录给定时间段内的死亡人数以及相关个人的特征，以及社区的第 2 级特征，例如他们的规模或社会构成。一项有趣的分析是查看这些解释变量中的任何一个是否可以解释社区之间的差异。另一个兴趣可能是研究死亡率差异，比如男性和女性之间的差异，是否因社区而异。
这样的模型，属于广义线性模型的一部分，已经有一段时间用于单水平数据（McCullagh 和 Nelder，1989），以及相关的软件。在第 4 章中，我们展示了如何使用不同类型的分类响应来拟合多级模型。第 7 章对此进行了扩展，以考虑具有不同响应类型混合的多元模型。
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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。