如果你也在 怎样代写multi-level modeling：nested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。multi-level modeling：nested多层次模型（也称为分层线性模型、线性混合效应模型、混合模型、嵌套数据模型、随机系数、随机效应模型、随机参数模型或分割图设计）是在一个以上层次上变化的参数的统计模型。这些模型可以被看作是线性模型（尤其是线性回归）的概括，尽管它们也可以扩展到非线性模型。在有了足够的计算能力和软件之后，这些模型变得更加流行了。
multi-level modeling：nested多层次模型特别适合于研究设计，即参与者的数据被组织在一个以上的层次（即嵌套数据）。分析单位通常是个人（较低层次），他们被嵌套在背景/总体单位（较高层次）中。虽然多层次模型中最低层次的数据通常是个人，但也可以研究个人的重复测量。因此，多层次模型为重复测量的单变量或多变量分析提供一种替代的分析类型。此外，多水平模型还可以用来替代方差分析，在方差分析中，因变量的分数在测试处理差异之前会根据协变量（如个体差异）进行调整。多水平模型能够分析这些实验，而不需要方差分析所要求的回归斜率的同质性假设。
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数学代写|multi-level modeling：nested代考|Mixing in Turbulent Flow
Examples of phenomena and models that could be studied using the conventional real field PSM frame will be presented in the following.
Fig. 3.4 illustrates the mixing process.
The analysis of a flow system consisting of a number of connected compartments using Markov chains theory is a classical technique. It is assumed that the flow breaks into a number of connected compartments and to every compartment a state in the Markov chain is associated. The one-step probabilities of transition of the Markov chain depend on the volumes of compartments and of the interconnecting flows. The resulting Markovian process describing the time evolution of the particles is the classical stochastic model of mixing. Such a twocompartmental model of mixing is shown in Fig. $3.4$ a. The probabilities of transitions from one compartment to another are supposed to be constants. If a number of different type of particles are introduced in one of the two compartments, after a certain time interval a mixing occurs and all type of particles will be found in any compartment. It is a very crude, Markovian approximation of the real mixing processes.
数学代写|multi-level modeling：nested代考|Diffusion on a Hierarchical Space
Diffusion in homogeneous spaces is well studied in physical and in engineering sciences. The classical diffusion model describes the corresponding Markovian stochastic process. Recently much interest has centered on diffusion in nonhomogeneous disordered media outlining a hierarchy of timescales. To illustrate the peculiarities of such processes, consider the stochastic dynamics of a complex system with a countable space of states, which evolves in time by fluctuation from state to state. The states are the particle positions, the possible energies, and so on. In numerous cases a hierarchy of positions or energies may happen. The transitions between states are thermally activated with probabilities determined by the free energy barriers separating the states (Ogielski and Stein 1985, Paladin et al. 1985). It is expected that such complex systems will be naturally described by PSM.
The applications of the diffusion in hierarchical spaces are numerous ranging from hydro-geology, oil industry, chromatography, membrane science, to pharmacology.
Consider that the diffusion space is the one level Cayley tree shown in Fig. 3.5. The upper ends of the branches are the possible states denoted by $\mathrm{j}=0,1,2, \ldots$ The diffusion occurs only on the top level, $m=0$, but the required energy depends on the road from a state to another.The characterizing parameters of the system are the number of levels labeled here by $\mathrm{m}=0,1,2$, and so on (in this case from the top to the bottom), the branching ratios $\mathrm{z}$, on level $\mathrm{m}$ and the transition rates between states. Consider for simplicity that $\mathrm{z}=2$ and that the transition rate $\mathrm{p}{\mathrm{m}}$ from a state to another depends only on the level $\mathrm{m}$ of the lowest node common to the states connected by the jump. The system has $\mathrm{m}-1$ different transition rates $\mathrm{p}{1}, \ldots, \mathrm{p}_{\mathrm{m}}$.
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|Different Views for the Same Phenomenon
The following illustrative example allows pointing out the main differences between various views over the same phenomenon, namely, the random walk of a particle, on discrete spaces in discrete time (Iosifescu and Grigorescu 1990). The specificity of the PSM frame will be emphasized.
Fig. 3.10 shows states at different levels.
Consider the finite sets of particle positions $\mathrm{k}^{1}=(1,2, \ldots, i, \ldots, r), \mathrm{k}^{2}=(1,2, \ldots,$, $\mathrm{j}, \ldots, \mathrm{s}), \mathrm{k}^{3}=(1,2, \ldots, \mathrm{k}, \ldots, \mathrm{t})$, corresponding to the levels $\mathrm{m}=1,2$ and 3 respectively. The stochastic transition matrices: $\mathrm{p}^{0}=\left(\mathrm{p}{\mathrm{ij}}\right) ; 1 \leq \mathrm{i}, \mathrm{j} \leq \mathrm{r}, \mathrm{p}=\left(\mathrm{p}{\mathrm{ij}}\right) ; 1 \leq \mathrm{i}, \mathrm{j} \leq$ $\mathrm{s}, \mathrm{p}^{2}=\left(\mathrm{p}_{\mathrm{ij}}\right) ; 1 \leq \mathrm{i}, \mathrm{j} \leq \mathrm{t}$.
They describe the particle transitions from a position to another at constant levels $m=1,2$ and 3 respectively. Using the stochastic transition matrices $\mathrm{p}, \mathrm{p}$, and $\mathrm{p}^{2}$ it is possible to define, for given initial distributions, Markov chains on $\mathrm{k}^{1}$, $k^{2}$ and $k^{3}$ respectively. If the particle transition from a level to another may be considered, the Markovian random walk model fails since the evolution depends not only on the last state but also on the last level.
The problem is to construct a stochastic chain describing the random walk on the entire set of conditions $k=\mathrm{k}^{1} \cup \mathrm{k}^{2} \cup \mathrm{k}^{3}$. If the time step is identical at any level, it is easy to define a Markov chain on $\mathrm{k}$. Difficulties and opportunities are related to the existence of various scales of time at different levels. For example it is considered in the following that a transition between two states at the level m takes place during $2^{\mathrm{m}}$ (or during $2^{-\mathrm{m}}$ ) units of time while the transition from a level to another are instantaneous.
多层线性模型代写
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|MIXING IN TURBULENT FLOW
下面将介绍可以使用传统实场 PSM 框架研究的现象和模型的示例。
图 3.4 说明了混合过程。
使用马尔可夫链理论分析由多个连接隔室组成的流动系统是一种经典技术。假设流分成多个连接的隔间，并且每个隔间都关联着马尔可夫链中的一个状态。马尔可夫链的一步转换概率取决于隔间的体积和互连流的体积。由此产生的描述粒子时间演化的马尔可夫过程是经典的混合随机模型。这种混合的两室模型如图 1 所示。3.4一种。从一个隔间转移到另一个隔间的概率应该是常数。如果在两个隔室之一中引入了多种不同类型的颗粒，则在一定时间间隔后会发生混合，并且在任何隔室中都会发现所有类型的颗粒。它是真实混合过程的非常粗略的马尔可夫近似。
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|DIFFUSION ON A HIERARCHICAL SPACE
均匀空间中的扩散在物理和工程科学中得到了很好的研究。经典扩散模型描述了相应的马尔可夫随机过程。最近，很多兴趣都集中在非均匀无序媒体中的扩散，概述了时间尺度的层次结构。为了说明这些过程的特殊性，请考虑具有可数状态空间的复杂系统的随机动力学，该系统随着时间的推移随着状态的波动而演变。状态是粒子位置、可能的能量等。在许多情况下，可能会出现位置或能量的层次结构。状态之间的转变被热激活，其概率由分隔状态的自由能垒决定这G一世和lsķ一世一种nd小号吨和一世n1985,磷一种l一种d一世n和吨一种l.1985. 预计这样的复杂系统将自然地由 PSM 描述。
从水文地质、石油工业、色谱、膜科学到药理学，扩散在分层空间中的应用范围很广。
考虑扩散空间是图 3.5 所示的一层凯莱树。分支的上端是可能的状态，表示为j=0,1,2,…扩散只发生在顶层，米=0，但所需能量取决于从一个状态到另一个状态的路径。系统的特征参数是此处标记的级别数米=0,1,2， 等等一世n吨H一世sC一种s和Fr这米吨H和吨这p吨这吨H和b这吨吨这米, 支化率和, 在水平米以及状态之间的转换率。为简单起见，考虑和=2并且转移率 $\mathrm{p} {\mathrm{m}}Fr这米一种s吨一种吨和吨这一种n这吨H和rd和p和nds这nl是这n吨H和l和在和l\数学{米这F吨H和l这在和s吨n这d和C这米米这n吨这吨H和s吨一种吨和sC这nn和C吨和db是吨H和j在米p.吨H和s是s吨和米H一种s\数学{m} -1d一世FF和r和n吨吨r一种ns一世吨一世这nr一种吨和s\ mathrm {p} {1}，\ ldots，\ mathrm {p} _ {\ mathrm {m}} $。
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|DIFFERENT VIEWS FOR THE SAME PHENOMENON
以下说明性示例允许指出不同观点对同一现象的主要区别，即粒子在离散时间的离散空间上的随机游走一世这s一世F和sC在一种ndGr一世G这r和sC在1990. 将强调 PSM 框架的特殊性。
图 3.10 显示了不同级别的状态。
考虑粒子位置的有限集ķ1=(1,2,…,一世,…,r),ķ2=(1,2,…,, j,…,s),ķ3=(1,2,…,ķ,…,吨), 对应于水平米=1,2和 3 分别。随机转移矩阵： $ \ mathrm {p} ^ {0} = \ left (\ mathrm {p} {\ mathrm {ij right right); 1\leq\mathrm{i},\mathrm{j}\leq\mathrm{r},\mathrm{p}=\left(\mathrm{p} {\mathrm{ijrightright); 1\leq\mathrm{i}，\mathrm{j}\leq\mathrm{s}, \mathrm{p}^{2}=\left\ mathrm {p} _ {\ mathrm {ij 对 \ 对\ mathrm {p} _ {\ mathrm {ij 对 \ 对; 1\leq\mathrm{i}，\mathrm{j}\leq\mathrm{t}$。
他们描述了粒子在恒定水平上从一个位置到另一个位置的跃迁米=1,2和 3 分别。使用随机转移矩阵p,p， 和p2对于给定的初始分布，可以定义马尔可夫链ķ1, ķ2和ķ3分别。如果考虑粒子从一个级别到另一个级别的转换，马尔可夫随机游走模型就失败了，因为进化不仅取决于最后一个状态，还取决于最后一个级别。
问题是在整个条件集上构建一个描述随机游走的随机链ķ=ķ1∪ķ2∪ķ3. 如果任何级别的时间步长相同，则很容易定义马尔可夫链ķ. 困难和机遇与不同层次不同时间尺度的存在有关。例如，下面考虑在级别 m 的两个状态之间的转换发生在2米 这rd在r一世nG$2−米$时间单位，而从一个级别到另一个级别的转换是瞬时的。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
