HLM软件怎么用 诚信代理

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The updated installers mask the license keys on output and provide a reminder around expiration dates. A few minor bugs have also been fixed.

From the final estimate of the level-1 variance and its standard error it can be seen that the variation
over students within schools is quite small. The coefficient of 2.37996 (with corresponding chisquare value of 605) indicates significant variability among schools in terms of their average math
achievement. The largest variance component is at level-1 of the model (36.70313), indicating that
quite a lot of the variation in the outcome remains unexplained by this model.

Figure 1.1 First ten cases in HSB1.SAV
Level-2 file. At level 2, the illustrative data set HSB2.SAV consists of 160 schools with 6
variables per school. The variables are:
• SIZE (school enrollment)
• SECTOR (1 = Catholic, 0 = public)
• PRACAD (proportion of students in the academic track)
• DISCLIM (a scale measuring disciplinary climate)
• HIMNTY (1 = more than 40% minority enrollment, 0 = less than 40%)
• MEANSES (mean of the SES values for the students in this school who are included in
the level-1 file)

HLM程序允许连续计数、序数和名义变量和假设结果的期望和一组解释变量的线性组合的函数关系。这种关系是由一个合适的链接函数定义的，例如，身份链接（连续结果）或logit链接（二进制结果）。
HLM大大的扩展了可以被评估的分层模型的范围.它同样提供了比先前版本更大的便利.下面是有关关键新特征和选项的综述。
HLM allows for continuous, count, ordinal, and nominal outcome variables and assumes a functional relationship between the expectation of the outcome and a linear combination of a set of explanatory variables. This relationship is defined by a suitable link function, for example, the identity link (continuous outcomes) or logit link (binary outcomes).
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