北京天演融智軟件有限公司為您提供hlm 分層線性和非線性建模軟件。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軟件將模型擬合到生成變量的線性模型中，并利用每一級的變量生成解釋變量。hlm不僅估計每個層級的模型系數(shù)，還能預(yù)測每個取樣單元的隨機效應(yīng)。由于在教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)普遍存在，所以在教育領(lǐng)域運用為普遍，但實際上它適合于任何層次的結(jié)構(gòu)研究領(lǐng)域的數(shù)據(jù)使用。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)。另外，雖然上面的例子表明，這種層次結(jié)構(gòu)的任何級別的成員只嵌套在較別的成員中，hlm還可以提供一種情況，成員關(guān)系不僅可以是“嵌套的”，也可以是“交叉的”，就像學(xué)生在學(xué)習(xí)期間可能是不同教室的成員一樣。
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。
hlm大大的擴展了可以被評估的分層模型的范圍.它同樣提供了比先前版本的便利.下面是有關(guān)關(guān)鍵新特征和選項的綜述。
hlm版本在建模多層次和縱向數(shù)據(jù)方面比較靈活。hlm功能的亮點包括三個新的進程，處理二進制、計數(shù)、序數(shù)和多項式名義的響應(yīng)變量，以及連續(xù)響應(yīng)變量的一般理論層次線性模型。
四級嵌套模型
四級嵌套模型的橫截面數(shù)據(jù)，如學(xué)校教室內(nèi)學(xué)生的項目反應(yīng)模式。
縱向數(shù)據(jù)的四級模型，如在社區(qū)內(nèi)人與人之間在時間點內(nèi)的項目。
四路交叉分類和嵌套混合
對學(xué)生在學(xué)校內(nèi)隨時間推移，教師的重復(fù)措施，或嵌套項目反應(yīng)，根據(jù)原籍國和目的地進行交叉分類。
對同時居住在某一特定地區(qū)并參加某一學(xué)校的人的重復(fù)措施。
相依隨機效應(yīng)的遞階模型
空間相關(guān)鄰域效應(yīng)
社交網(wǎng)絡(luò)互動
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
-拉普拉斯laplace近似然法。agh的方法已經(jīng)被證明是有效的，尤其當集群規(guī)模小，方差分量大的時候。-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---輸出內(nèi)容到結(jié)果中。
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