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|Frame of Infinitesimals for Probabilities and Possibilities
Probability is the useful tool for representing uncertainty, conditioning, and information.
It was observed that the set theory and corresponding probability theory are inadequate frameworks to capture the full scope of the concept of uncertainty for multi-scale systems. Uncertainty in set theory means non-specificity and exactly the specificity is important for some complex systems. Conventional probabilities may be of interest when it is not detrimental to flat individual features while they are not adequate to account for strong individual deviations.
Conventional probabilities are also inappropriate to illustrate qualitative concepts as fuzziness, vagueness, partial truth and opportunities, all having significant role in complexity studies.
Answering to the need of probability-like concepts in the study of complex multi-scale systems, the probability construction for infinitesimal frame is considered here. The starting point is the fact that the probabilities are functions. This means that the definitions should be based on the definition of function in the NA frame.
The NA probabilities are considered as an example of possibilities. Difficulties of construction and interpretation are related to the definitions of events for an NA frame.
Denote by $\mathrm{X}$ the space of all elementary events. Denote by $X$ the Borel ring of all compact subsets of $X$. An event is a subset of $X$. The elements of $X$ are expansions of the type
$\mathrm{V}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}, \ldots\right]$ where $\mathrm{k}{\mathrm{j}} \in \mathrm{R}$. The number $\mathrm{V}=\sum_{\mathrm{n}} \mathrm{k}{\mathrm{n}} \varepsilon^{\mathrm{n}}$ is naturally associated to the event V. Let $K$ denotes the NA structure of infinitesimals. Define the possibility P: $X \rightarrow \mathrm{K}$ as follows: If $\mathrm{V}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}, \ldots\right]$ then $\mathrm{P}(\mathrm{V})=\left[\mathrm{p}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right), \mathrm{p}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right), \mathrm{p}^{2}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}\right), \ldots\right]$
With other notations, the possibility assigned to $\mathrm{V}=\mathrm{k}{0}+\varepsilon \mathrm{k}{1}+\varepsilon^{2} \mathrm{k}{2}, \ldots$ is $$ \mathrm{P}(\mathrm{V})=\mathrm{p}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right)+\varepsilon \mathrm{p}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right)+\varepsilon^{2} \mathrm{p}^{2}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}_{2}\right)+\ldots
$$
Here $\mathrm{p}^{0}, \mathrm{p}^{1}, \mathrm{p}^{2}$ and so on, are measures functions, the more significant being $\mathrm{p}^{0}$, followed by $\mathrm{p}^{1}$, this followed by $\mathrm{p}^{2}$, and so on. The infinitesimal contributions as events may have infinitesimal contributions as probabilities.
Such ideas have been used in the study of the so-called lexicographic probabilities (Blume et al. 1991, Hammond 1994).
Obviously the possibility $\mathrm{P}(\mathrm{V})$ is positive, $\mathrm{P}(\mathrm{V}) \geq 0$, but this inequality should be considered in the NA frame. The NA definition of positive possibility accommodates situations as: $\mathrm{p}^{0} \geq 0, \mathrm{p}^{1} \leq 0, \mathrm{p}^{2} \leq 0$, and so on.
The probabilities $\mathrm{p}^{\mathrm{m}}, \mathrm{m} \geq 1$ may be negative but their impact is infinitesimal. Interesting situations corresponds to systems having: $\mathrm{p}^{0}=0, \mathrm{p}^{1}=\mathrm{p}^{\mathrm{m}-1}=0, \mathrm{p}^{\mathrm{m}} \geq 0$, $\mathrm{p}^{\mathrm{m}+1} \leq 0, \ldots$, for increasing $\mathrm{m}$. This situation ensures that $\mathrm{P}(\mathrm{V})$ is a positive number in NA frame. Observe that even if the function $\mathrm{p}^{0}$ is 0 , the condition $\mathrm{k}{0}$ still may have an impact since $\mathrm{p}^{\mathrm{m}}>0$ and $\mathrm{p}^{\mathrm{m}}$ may be function of $\mathrm{k}{0}$.
数学代写|multi-level modeling：nested代考|Non Well Founded Sets and Probabilities
The sets that contain themselves as members are called abnormal sets. The elimination of abnormal sets leaves us with the standard well-founded set theory.
A non-well-founded (NWF) set theory belongs to axiomatic set theories that violate the rule of well-found sets and, as an example, allow sets to contain themselves (Aczel 1988, Barwise and Moss 1996). Denying the foundation axiom in number systems implies setting an NA ordering structure.
Aczel proved that a graph will contain no cycles or loops if and only if it is well-founded. This means that a graph that contains loops or cycles is a picture of a non-well-founded set. The presence of cycles and loops would indicate that some set has itself as a member or that the concept system or definition it models is impredicative.
The antifoundation axiom which embraces non-well-founded sets is as follows: every graph cyclic or not, pictures a genuine set. Hypersets are defined as graphable sets. The well-founded and non-well founded sets are both types of hypersets.
The antifoundation axiom was explained as follows. Suppose that all initial objects are ways and the operations over those initial objects are motions on them. The foundation axiom says that there exist finite ways. In this case, we use the induction principle. According to this it is possible to achieve an aim at the shortest distance between points. The negation of the axiom of foundation causes that all ways are infinite. Then we cannot apply the induction principle since there are no shortest distances. Therefore one uses there the so-called coinduction principle. According to this it is possible to achieve an aim at the largest distance between points.
Taking into account the existence of infinitely large numbers in NA mathematics (for instance in analysis of infinitesimals or of infinite), we can state that initial objects of NA mathematics are objects obtained implicitly by denying the axiom of foundation. NA numbers may be represented only as infinite ways. These objects are NWF.
NWF or hypersets represents useful tool to make sense of the kind of complexity characteristic to evolvable systems. Chemero and Turvey (2006) showed that the hypersets provides significant models of living complex systems. Hypersets have been applied for models of complex systems like autocatalytic cyclic reactions, hypercycles, metabolic cycles and autopoietic systems.
The interest in non-well-founded phenomena is also motivated by developments in computer sciences. In this area, many objects and phenomena have non-well-founded features: self-applicative programs, self-reference, graph circularity, looping processes, transition systems, paradoxes in natural languages, and so on.
多层线性模型代写
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|FRAME OF INFINITESIMALS FOR PROBABILITIES AND POSSIBILITIES
概率是表示不确定性、条件和信息的有用工具。
据观察，集合论和相应的概率论不足以捕捉多尺度系统不确定性概念的全部范围。集合论中的不确定性意味着非特异性，而准确的特异性对于某些复杂系统很重要。当传统的概率对平坦的个体特征没有害处，而它们不足以解释强烈的个体偏差时，它可能会引起人们的兴趣。
传统的概率也不适合说明模糊性、模糊性、部分真实性和机会等定性概念，所有这些在复杂性研究中都具有重要作用。
针对复杂多尺度系统研究中类概率概念的需要，这里考虑了无穷小框架的概率构造。起点是概率是函数的事实。这意味着定义应该基于 NA 框架中的功能定义。
NA概率被认为是可能性的一个例子。构建和解释的困难与 NA 框架的事件定义有关。
表示为X所有基本事件的空间。表示为X的所有紧子集的 Borel 环X. 事件是一个子集X. 的元素X是
$\mathrm{V}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}, \ldots\right]$ where $\mathrm{k}{\mathrm{j}} \in \mathrm{R}$. The number $\mathrm{V}=\sum_{\mathrm{n}} \mathrm{k}{\mathrm{n}} \varepsilon^{\mathrm{n}}$ is naturally associated to the event V. Let $K$ denotes the NA structure of infinitesimals. Define the possibility P: $X \rightarrow \mathrm{K}$ as follows: If $\mathrm{V}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}, \ldots\right]$ then $\mathrm{P}(\mathrm{V})=\left[\mathrm{p}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right), \mathrm{p}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right), \mathrm{p}^{2}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}{2}\right), \ldots\right]$
With other notations, the possibility assigned to $\mathrm{V}=\mathrm{k}{0}+\varepsilon \mathrm{k}{1}+\varepsilon^{2} \mathrm{k}{2}, \ldots$ is $$ \mathrm{P}(\mathrm{V})=\mathrm{p}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right)+\varepsilon \mathrm{p}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right)+\varepsilon^{2} \mathrm{p}^{2}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \mathrm{k}_{2}\right)+\ldots
$$
这里p0,p1,p2等等，是度量函数，更重要的是p0， 其次是p1, 这接着p2， 等等。作为事件的无穷小贡献可能具有作为概率的无穷小贡献。
这种想法已被用于研究所谓的字典概率乙l在米和和吨一种l.1991,H一种米米这nd1994.
显然可能性磷(在)是积极的，磷(在)≥0, 但这种不等式应该在 NA 框架中考虑。NA 对肯定可能性的定义适用于以下情况：p0≥0,p1≤0,p2≤0， 等等。
概率p米,米≥1可能是负面的，但它们的影响是微乎其微的。有趣的情况对应于具有以下特性的系统：p0=0,p1=p米−1=0,p米≥0, p米+1≤0,…, 为增加米. 这种情况确保磷(在)是 NA 帧中的正数。观察到即使函数p0为 0，条件 $\mathrm {k {0s吨一世ll米一种是H一种在和一种n一世米p一种C吨s一世nC和\ mathrm {p} {\ mathrm {m}}> 0一种nd\ mathrm {p} ^ {\ mathrm {m}米一种是b和F在nC吨一世这n这F\数学{k {0} $。
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|NON WELL FOUNDED SETS AND PROBABILITIES
包含自己作为成员的集合称为异常集合。异常集合的消除给我们留下了标准的有根据的集合论。
一个没有根据的ñ在F集合论属于公理化集合论，它违反了充分发现的集合规则，例如，允许集合包含自己一种C和和l1988,乙一种r在一世s和一种nd米这ss1996. 否定数系统中的基础公理意味着设置 NA 排序结构。
Aczel 证明了当且仅当它是有根据的时，图将不包含循环或循环。这意味着包含循环或循环的图是非有根据集合的图片。循环和循环的存在表明某些集合具有自身作为成员，或者它所建模的概念系统或定义是不可预测的。
包含非有根据集合的反基础公理如下：每个图是否循环，都描绘了一个真正的集合。超集被定义为图形集。有根据和无根据的集合都是超集的类型。
反基础公理解释如下。假设所有初始对象都是路，对这些初始对象的操作是对它们的运动。基础公理说存在有限的方式。在这种情况下，我们使用归纳原理。据此，可以实现点之间最短距离的目标。对基础公理的否定导致一切方式都是无限的。然后我们不能应用归纳原理，因为没有最短距离。因此在那里使用了所谓的共感应原理。据此，可以在点之间的最大距离处实现目标。
考虑到NA数学中无限大数的存在F这r一世ns吨一种nC和一世n一种n一种l是s一世s这F一世nF一世n一世吨和s一世米一种ls这r这F一世nF一世n一世吨和，我们可以说 NA 数学的初始对象是通过否定基础公理隐式获得的对象。NA 数字只能表示为无限的方式。这些对象是 NWF。
NWF 或超集代表了理解可演化系统的复杂性特征的有用工具。切梅罗和特维2006表明超集提供了生活复杂系统的重要模型。超集已应用于复杂系统的模型，如自催化循环反应、超循环、代谢循环和自创生系统。
计算机科学的发展也激发了对没有充分根据的现象的兴趣。在这一领域，许多对象和现象都具有无根据的特征：自应用程序、自引用、图循环、循环过程、转换系统、自然语言中的悖论等等。
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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。
