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05

Feb 2020

hlm 다운로드

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이 파일을 얻으려면 메뉴의 기본 사양으로 이동하여 기본 모델 사양 대화 상자를 엽니다. 잔여 파일 만들기 대화 상자를 여는 잔여 파일 만들기 상자를 클릭합니다. 만들려는 파일 유형 옆에 있는 라디오 단추를 클릭합니다. 현재 예제에서는 SPSS 파일이 만들어집니다. 기본 이름 인 resfil 이외의 파일 이름을 할당할 수도 있습니다. 파일은 기본 모델 사양 대화 상자에 표시된 출력 파일과 동일한 디렉토리에 저장됩니다. HLM은 추정할 수 있는 계층 적 모델의 범위를 크게 확장합니다. 또한 이전 버전보다 더 큰 사용 편의성을 제공합니다. 다음은 주요 새로운 기능 및 옵션에 대한 간략한 개요입니다: HLM을 컴파일하는 가장 쉬운 방법은 이클립스 IDE입니다. 먼저 이클립스 디렉토리의 적절한 .jar 파일을 가리키는 클래스 경로 변수 SWT를 설정합니다(Eclipse는 SWT를 사용하기 때문에).

그런 다음 “파일 / 가져오기 / 기존 프로젝트를 작업 공간으로 선택”을 선택하고 HLM의 자바 하위 디렉토리를 루트 디렉토리로 선택하고 포함 된 모든 프로젝트를 가져옵니다. 또한 “실행/실행 구성”을 통해 액세스할 수 있는 일부 실행 구성도 가져와야 합니다. HLM 프로토타입 및 라이브러리를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오. 다음으로 설명된 단위 간 분산양을 검사하는 것이 유용한 경우가 많습니다. 여기서, Kreft와 de Leeuw (1998) 및 Singer (1998)가 레벨 2 분산으로 제공하는 수식을 사용하여 다음 값을 얻습니다 : 각 행은 잔류 파일의 레벨 2 단위를 나타내므로이 파일에서 각 행은 학교를 나타냅니다. 개별 학교의 레벨 1 경사및 절편을 계산하는 데 사용되는 변수는 ebintrcp, ebses, olintrcp, olses, fvintrcp 및 fvs입니다. 일반 최소 제곱 잔차는 ol으로 접두사되고 경험적 Bayes 매개 변수는 eb로 접두사됩니다. 예를 들어 OLS 절편에는 이름, olintrcp가 있고 변수 ses의 기울기에는 olses라는 이름이 있습니다. OLS 회귀 매개 변수는 평균 매개 변수의 차이로 표시됩니다. 예를 들어, 학교 ID 1224의 경우 경험적 베이요인, ebintrcp는 평균 요격보다 작아 -1.6 단위입니다. 레벨 2 절편은 위의 모델에서 고정되어 있습니다(수준 2에는 오류 용어가 없습니다).

다시 말하지만, 출력 하단의 분산 구성 요소 섹션의 최종 추정을 살펴보고 오류 조건을 얻습니다: HLM은 다단계 및 세로 데이터 모델링에 있어 전례 없는 유연성을 제공합니다. 계산 속도, 수렴의 견고성 및 HLM 하이라이트의 사용자 친화적 인 인터페이스와 함께 그래픽 절차 및 잔류 파일의 동일한 전체 배열에는 이진, 개수, 서수 및 다항식 및 다항식 (공칭) 응답 변수뿐만 아니라 정상 이론 계층 적 선형 모델에 대한 연속 응답 변수를 처리하는 세 가지 새로운 절차가 포함되어 있습니다. 사회 연구 및 기타 분야에서 연구 데이터는 종종 계층 구조를 가지고 있습니다. 즉, 연구의 개별 과목은 연구에 영향을 미치는 자질을 가진 그룹으로 분류되거나 배열될 수 있다. 이 경우, 개인은 연구의 레벨 1 단위로 볼 수 있으며, 그들이 배치되는 그룹은 레벨 2 단위입니다. 레벨 2 유닛이 세 번째 레벨의 또 다른 유닛으로 구성되고 레벨 3 유닛이 다른 유닛 세트로 구성되어 4단계로 확장될 수 있습니다. 이러한 예는 교육(1급 학생, 2급 교사, 레벨 3의 학교, 4레벨의 학군) 및 사회학(레벨 1의 개인, 2급 이웃)과 같은 분야에서 풍부합니다. 이러한 데이터의 분석에는 특수 소프트웨어가 필요합니다.

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