HLM软件实用教程

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Data for the first ten cases in HSB1.SAV are shown in Fig. 1.1.
Note: level-1 cases must be grouped together by their respective level-2 unit ID. To assure th

Note that the robust standard errors should be trusted only when the number of higher-level units
is moderately large relative to the number of explanatory variables at a higher level. At some point,
the number of higher-level units can become so small that these standard errors are not computable
as the information matrix is uninvertible or not positive-definite. In such cases, a message that
robust standard errors could not be computed for a model may be printed to the HLM output 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较大的便利.下面是有关关键新特征和选项的综述。
HLM新版本在建模多层次和纵向数据方面提供了**的灵活性。HLM功能的亮点包括三个新的进程，处理二进制、计数、序数和多项式（名义）的响应变量，以及连续响应变量的一般理论层次线性模型。
嵌套模型
Ÿ 嵌套模型的横截面数据，如学校教室内学生的项目反应模式。
Ÿ 纵向数据的模型，如在社区内人与人之间在时间点内的项目。

HLM功能的亮点包括三个新的进程，处理二进制、计数、序数和多项式（名义）的响应变量，以及连续响应变量的一般理论层次线性模型。

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。

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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