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    HLM軟件將模型擬合到生成變量的線性模型中,并利用每一級指定的變量生成解釋變量。
    HLM程序允許連續(xù)計數(shù)、序數(shù)和名義變量和假設(shè)結(jié)果的期望和一組解釋變量的線性組合的函數(shù)關(guān)系。這種關(guān)系是由一個合適的鏈接函數(shù)定義的,例如,身份鏈接(連續(xù)結(jié)果)或logit鏈接(二進制結(jié)果)。
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    HLM包括縱向分析,其中個體的重復(fù)測量可以嵌入在被研究的個體內(nèi)。
    HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應(yīng)Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
    高階拉普拉斯Laplace近似最大似然法。
    在社會研究等領(lǐng)域,研究數(shù)據(jù)往往具有層次結(jié)構(gòu)。也就是說,單獨研究的課題可能會被分類或重新劃分到具有不同特性的組中。在這種情況下,個體可以被看成是研究的第一層(level-1)單元,而那些區(qū)分開他們的組也就是第二層(level-2)單元。這可以被進一步的延伸,第二層(level-2)的單元也可以被劃分到第三層單元中,第三層(level-3)單元的也可以劃分到第四層單元中。這方面的例子比比皆是,比如教育,學(xué)生在第一層,教師在第二層,學(xué)院在第三層,學(xué)院部門在第四層,和社會學(xué),個人在第一層,社區(qū)在第二層。顯然,對這些數(shù)據(jù)的分析需要專門的軟件。分層線性和非線性模型(即所謂的多層次模型)已經(jīng)被用來研究單個分析中的任意層次間的關(guān)系,而不忽略與層次結(jié)構(gòu)的每一級相關(guān)的可變性。

    HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應(yīng)Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
    高階拉普拉斯Laplace近似最大似然法。AGH的方法已經(jīng)被證明是有效的,尤其當(dāng)集群規(guī)模小,方差分量大的時候。高階Laplace方法需要較大的集群大學(xué),但允許任意數(shù)量的隨機效應(yīng)(當(dāng)集群較大時非常重要)。

    HLM新版本的輸出,為統(tǒng)計模型提供優(yōu)雅的符號,包括視覺上有吸引力的表格、用戶可以剪切和復(fù)制輸出內(nèi)容到結(jié)果中。

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