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统计作业代写Statistics代考|The Basics of Multilevel Regression Models

如果你也在 怎样代写统计Statistics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。统计Statistics是数学的一个分支,涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究,也涉及所有向量空间的一般属性。

统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域;统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域,各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时,统计学家利用了各种数学和计算工具。

统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学(或更广泛的生活)中遇到的许多情况,其结果是不确定的。在某些情况下,不确定性是因为有关的结果尚未确定(例如,我们可能不知道明天是否会下雨),而在其他情况下,不确定性是因为虽然结果已经确定,但我们并不知道(例如,我们可能不知道我们是否通过了某项考试)。

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  • Bayesian Statistics 贝叶斯统计
  • Generalized Linear Model 广义线性模型
  • Macroeconomic statistics 宏观统计学
  • Microeconomic statistics 微观统计学
  • Logistic regression 逻辑回归
  • linear regression 线性回归
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Multilevel models-also known as hierarchical models and mixed-effects models-stem from developments in agricultural statistics, educational statistics, biometry, and econometrics. Long ago, agricultural researchers studying crop growth developed methods for analyzing plants in multiple shared environments or plots of land. Yet if one wished to extrapolate findings to the broader “population” of plants, one needed to be able to consider that the relationships found in an analysis might be “random.” Models that view these relationships as different, or random, rather than fixed across environments or plots, are called random-effects models. Not only do the characteristics of a plant vary (since there are many plants to examine), but the relationships between these characteristics (e.g., how much water the plant receives) and some outcome of interest (e.g., plant growth) vary across environments or plots of land. ${ }^{1}$

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We are initially interested in the two variance measures in the randomeffects panel because they give some indication of whether more variability in income occurs between towns or between individuals. In this model, the variance between individuals $\left(\sigma_{e}^{2}=4.28\right)$ is substantially larger than the variance between towns $\left(\sigma_{u}^{2}=0.17\right)$, which is often the case in community studies since variability in attitudes, behaviors, and so forth is typically larger across individuals than across groups. One way to characterize the relative degree of variability is with a ratio measure of the group-level variance to the total variance. For LRM15.1, the computation is provided in Equation 15.2.
$$
\operatorname{ICC}(\rho)=\frac{\sigma_{u}^{2}}{\sigma_{u}^{2}+\sigma_{\varepsilon}^{2}}=\frac{0.17}{0.17+4.28}=0.038
$$
Called the intraclass correlation, or ICC, ${ }^{4}$ it measures the proportion of variability in the outcome that is between groups. Thus, about $3.8 \%$ of the variability in income is between towns; most of the variability occurs within towns (or between individuals). The ICC is also called the cluster effect.

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统计作业代写STATISTICS代考|THESE RELATIONSHIPS

多层次模型——也称为层次模型和混合效应模型——源于农业统计、教育统计、生物统计学和计量经济学的发展。很久以前,研究作物生长的农业研究人员开发了分析多个共享环境或土地上的植物的方法。然而,如果希望将研究结果外推到更广泛的植物“种群”,则需要能够考虑到分析中发现的关系可能是“随机的”。将这些关系视为不同的或随机的,而不是跨环境或地块固定的模型称为随机效应模型。不仅植物的特征不同(因为要检查的植物很多),而且这些特征之间的关系(例如,1

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我们最初对随机效应面板中的两个方差测量感兴趣,因为它们给出了一些迹象,表明收入的更多变化是在城镇之间还是在个人之间发生。在这个模型中,个体之间的方差(σ和2=4.28)远大于城镇之间的差异(σ你2=0.17),这在社区研究中经常出现,因为态度、行为等方面的变异性通常在个体之间比在群体之间更大。表征相对变异程度的一种方法是使用组级方差与总方差的比率度量。对于 LRM15.1,公式 15.2 中提供了计算。
国际商会⁡(ρ)=σ你2σ你2+σe2=0.170.17+4.28=0.038
称为类内相关性或 ICC,4它衡量组间结果的可变性比例。因此,关于3.8%收入的可变性是在城镇之间;大多数变异发生在城镇内(或个体之间)。ICC 也称为集群效应。

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