HLM程序允許連續(xù)計數(shù)、序數(shù)和名義變量和假設結(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更大的便利.下面是有關(guān)關(guān)鍵新特征和選項的綜述。

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).



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更大的便利.下面是有關(guān)關(guān)鍵新特征和選項的綜述。

HLM較新版本在建模多層次和縱向數(shù)據(jù)方面提供了**的靈活性。
HLM較新版本在建模多層次和縱向數(shù)據(jù)方面提供了**的靈活性。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）的響應變量，以及連續(xù)響應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)，如學校教室內(nèi)學生的項目反應模式。
? 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
? 對學生在學校內(nèi)隨時間推移，教師的重復措施，或在移民中嵌套項目反應，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)并參加某一學校的人的重復措施。

相依隨機效應的遞階模型
? 空間相關(guān)鄰域效應
? 社交網(wǎng)絡互動

HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高階拉普拉斯Laplace近似較大似然法。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。高階Laplace方法需要較大的集群大學，但允許任意數(shù)量的隨機效應（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、用戶可以剪切和復制輸出內(nèi)容到結(jié)果中。

HLM不僅估計每個層級的模型系數(shù)，還能預測每個取樣單元的隨機效應。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)域運用較為普遍，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。

HLM還提供了估計分層廣義線性模型的自適應Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高階拉普拉斯Laplace近似較大似然法。

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