销售HLM软件百科 正规代理

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四路交叉分类和嵌套混合
Ÿ 对学生在学校内随时间推移，教师的重复措施，或在中嵌套项目反应，根据原籍国和目的地进行交叉分类。
Ÿ 对同时居住在某一特定地区并参加某一学校的人的重复措施。
相依随机效应的递阶模型
Ÿ 空间相关邻域效应
Ÿ 社交网络互动
HLM还提供了估计分层广义线性模型的自适应Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高阶拉普拉斯Laplace近似大似然法。AGH的方法已经被是有效的，尤其当集群规模小，方差分量大的时候。高阶Laplace方法需要较大的集群大学，但允许任意数量的随机效应（当集群较大时非常重要）。
HLM新版本的输出，为统计模型提供优雅的符号，包括视觉上有吸引力的表格、用户可以剪切和复制输出内容到结果中。

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在社会研究等领域，研究数据往往具有层次结构。也就是说，单研究的课题可能会被分类或重新划分到具有不同特性的组中。在这种情况下，个体可以被看成是研究的层(level-1)单元，而那些区分开他们的组也就是*二层(level-2)单元。这可以被进一步的延伸，*二层(level-2)的单元也可以被划分到*三层单元中，*三层（level-3）单元的也可以划分到*四层单元中。这方面的例子比比皆是，比如教育，学生在层，教师在*二层，学院在*三层，学院部门在*四层，和社会学，个人在层，社区在*二层。显然，对这些数据的分析需要的软件。分层线性和非线性模型(即所谓的多层次模型)已经被用来研究单个分析中的任意层次间的关系，而不忽略与层次结构的每一级相关的可变性。
HLM软件将模型拟合到生成变量的线性模型中，并利用每一级的变量生成解释变量。HLM不仅估计每个层级的模型系数，还能预测每个取样单元的随机效应。由于在教育领域的数据层次结构普遍存在，所以在教育领域运用为普遍，但实际上它适合于任何层次的结构研究领域的数据使用。包括纵向分析，其中个体的重复测量可以嵌入在被研究的个体内。另外，虽然上面的例子表明，这种层次结构的任何级别的成员只嵌套在较别的成员中，HLM还可以提供一种情况，成员关系不仅可以是“嵌套的”，也可以是“交叉的”，就像学生在学习期间可能是不同教室的成员一样。

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