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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The adopted point of view for PSM developments is that the functional frame for time and for probability must agree first of all with the nature of analysis of the studied system. Unconventional concepts of time and probability are permitted and naturally implemented if the system analysis can proceed on this basis. The use of multi-dimensional, multi-scaled, dyadic, and cyclic time proves to be beneficial depending on the studied context (Iordache 2009).
Time, space, probability and information are intuitive concepts and one cannot define their properties by entirely arbitrary mathematical rules. It is necessary to put in the frame, the physical and engineering knowledge allowing a pragmatic and reasonable choice out of mathematical possibilities.
Supplementing the time based on the field of real numbers, NA frames for time offer a variety of options in modeling since NA frames are capable to describe artificial structures. The convention to use only the one-dimensional time “‘n” to describe all types of evolution has the starting point in the belief according to which all phenomena are linear or a superposition of linear phenomena in essence. But, in the domain of complex systems, there exists phenomena that appear very unregulated when they are studied using the real time ” $n$ ” and, contrary to this, follow simple rules when they are studied using “other than real” time frames. Making use of NA time one can find regularity for process, which appear chaotic with respect to the real time. Beneficial may be the frame involving both the time step ” $\mathrm{n}$ ” and the conditioning level ” $\mathrm{m}$ “. The coexistence of processes at multiple conditioning levels leads to difficulties in simulating the resulting dynamics and in reconstructing the governing equations given experimental data. The introduction of the multidimensional time in the study of the conditioning process $\left(\mathrm{k}_{\mathrm{n}}^{\mathrm{m}}\right)$ facilitates the study of systems with variable complexity in the course of development. This development represents in fact the unceasing transformation of the potential in the empirical and of the empirical in the potential, which characterize emergent complex systems.
The concept of multidimensional time, according to which time is to be thought of not as a real number, but as a vector, with a finite number of components play significant role in PSM. Different relations may define an order for such vectors of time. The introduction of the multidimensional time will permit to study in a natural way, the complex hierarchical systems. PSM may describe systems having an ensemble of interacting levels that is, systems composed of conditioned sets of interacting subunits. Usually the level $\mathrm{m}$ receives selective information from above (levels $\mathrm{m}-1, \mathrm{~m}-2, \ldots, 1$ ) and in its turn it exercises commands on the dynamics of the lower levels. The reverse order of conditioning is of interest too.
For emergent systems the physical interactions give rise in a concomitant way to progressive differentiation, to entropy production, increasing complexity and increasing organization. The decrease of complexity and of the conditional level ” $m$ ” should be considered too to ensure evolvability. One of the main characteristic features of the level ” $m$ ” contrasted with the usual time ” $n$ ” is that ” $m$ ” may have reversible order. The index ” $m$ ” gives an idea about the hierarchy of qualitative steps in the closed system evolution as distinguished from a mere increase of the index ” $n$ ” by ambient evolution.
数学代写|multi-level modeling：nested代考|Frame of Infinitesimals
NA structure of time allowing the description of complex systems presenting many parallel ways of evolution with strongly different time characteristics will be the main example of “other than real” time. Consider systems in which a scale of time corresponds to every conditioning level. The present illustration is limited to the case of two time scales, a long time scale for $\mathrm{n}$ and a slow time scale for $\mathrm{t}$.
The time is $T=n+\varepsilon t$ with $\varepsilon>0$, a positive constant. It has two components corresponding to the two scales. The set of time vectors denoted also as $\mathrm{T}=[\mathrm{n}, \mathrm{t}]$ is ordered by the relation:
$$
\left[n_{1}, t_{1}\right]<\left[n_{2}, t_{2}\right] \text { if } n_{1}<n_{2} \text { or if } n_{1}=n_{2} \text { and } t_{1}<t_{2}
$$
For example, if $n$ or $t$ is in hours and $\varepsilon=1 / 24$, then $\varepsilon$ or $\varepsilon t$ is in days.
According to this lexicographic order when two complex systems being in the step $n_{1}$ and $n_{2}$ of evolution respectively are compared, the system whose step is the greatest of the numbers $n_{1}$ and $n_{2}$ appears as the more evolved one. If they are in the same $n$ step that is if $n_{1}=n_{2}$ it needs to compare the next index of time, $t$, in order to establish the ordering. This signifies that the evolution according to $t$ can be considered as less significant than the evolution according to $\mathrm{n}$. The time elapsed on $\mathrm{n}$ appears to be more important for the studied phenomenon. Very important is that reverse steps on the infinitesimal scales of time become intuitively acceptable. For instance a transition from $[n, 1]$ towards $[n+1,-1]$ is in the usual order for the time $T$ since $[n, 1]$ is anterior to $[n+1,-1]$. The last includes an infinitesimal negative time step.The reverse order of importance anti-lexicographic for coordinates $n$ and $t$ is of practical interest too. This is:
$$
\left[n_{1}, t_{1}\right]<\left[n_{2}, t_{2}\right] \text { if } t_{1}<t_{2} \text { or if } t_{1}=t_{2} \text { and } n_{1}<n_{2}
$$
The above-defined time $T$ is an NA frame (Neder 1941, 1943). Indeed let A and $\mathrm{B}$, be two different times, $\mathrm{A}=[0,1], \mathrm{B}=[1,0]$. For any integer $\mathrm{k}, \mathrm{kA}=[0, \mathrm{k}]<\mathrm{B}$. So $\mathrm{A}$ is an infinitesimal time relative to $\mathrm{B}$ while $\mathrm{B}$ is an infinite time relative to $\mathrm{A}$. In the real field of times, the interval of time is perceived as a distance on the real time axis. Accordingly in the NA frame proposed here, a measure of the time interval between $\left[n_{1}, t_{1}\right]$ and $\left[n_{2}, t_{2}\right]$ will be:
$$
\mathrm{d}\left(\left[\mathrm{n}{1}, \mathrm{t}{1}\right],\left[\mathrm{n}{2}, \mathrm{t}{2}\right]\right)=\left(\mathrm{n}{2}-\mathrm{n}{1}\right)+\varepsilon\left(\mathrm{t}{2}-\mathrm{t}{1}\right)
$$
The axiom of Archimedes is not verified in this case. Indeed $\mathrm{d}([0,0],[0, \mathrm{kt}])=$ $\operatorname{kd}([0,0],[0, t])=k t \varepsilon<d([0,0],[n, 0])=n$ for any integers $k$ and $n$. Failure of the axiom of Archimedes naturally follows from the fact that the time is not represented as a real number at all but instead as a lexicographically ordered vector.
An intuitive example is provided by the study of mixing. The existence of the so-called “dead spaces” characterized by very slow mixing processes impose to describe the basic mixing process on the usual scale of time $\mathrm{n}$ or $\mathrm{t}$ and the dead space process on the scale $\varepsilon$. The hierarchy of dead spaces can continue giving time scales as $\varepsilon^{2}$ t and so on. The considered scales of time are widely different. Any scale appears as a perturbation of the preceding one. The translated structure of time $T$ induces a similar structure of the functions of time. A real function $f(n)$ of time $n$ have to be replaced by the NA function $F(T)=\left[f^{0}(n), f^{1}(n, t)\right]$ of $T=[n$, t] where $f^{0}(n), f^{1}(n, t)$ are real valued functions. Both functions depend on the time $\mathrm{n}$ (Neder 1941, 1943). Obviously F (T) is an element of the same NA structure as $\mathrm{T}$. More generally a non-Archimedean function on $\mathrm{K}, \mathrm{F}: \mathrm{K} \rightarrow \mathrm{K}$ is defined by $\mathrm{F}(\mathrm{K})=\left[\mathrm{f}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right), \mathrm{f}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right), \ldots, \mathrm{f}^{\mathrm{m}}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \ldots, \mathrm{k}{\mathrm{m}}\right), \ldots\right]$ where $\mathrm{K}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \ldots, \mathrm{k}_{\mathrm{m}}, \ldots\right]$ and $\mathrm{f}^{0}$, $\mathrm{f}^{1}, \ldots, \mathrm{f}^{\mathrm{m}}, \ldots$ are real functions Expansions as that used for time $\mathrm{T}$ and functions $F(T)$ introduce extensions of the domain of the studied variable.
The vector $\mathrm{T}$ represents the construction of different clocks with which the variation of the function can be described in a natural fashion. $T$ includes information concerning the existing structuring in scales. One limit of the above frame is the complete separation of the scales. By taking $\varepsilon=0$ the real frame would be validated.
多层线性模型代写
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|BASIC CATEGORICAL FRAMEWORKS
PSM 开发采用的观点是，时间和概率的功能框架必须首先与所研究系统的分析性质一致。如果系统分析可以在此基础上进行，那么非常规的时间和概率概念是允许的，并且很自然地实现了。根据所研究的背景，使用多维、多尺度、二元和循环时间证明是有益的一世这rd一种CH和2009.
时间、空间、概率和信息是直观的概念，不能通过完全任意的数学规则来定义它们的属性。有必要将物理和工程知识放入框架中，以便从数学可能性中做出务实和合理的选择。
作为基于实数域的时间补充，NA 时间框架提供了多种建模选项，因为 NA 框架能够描述人工结构。仅使用一维时间“’n”来描述所有类型的进化的惯例的出发点在于，所有现象本质上都是线性的或线性现象的叠加。但是，在复杂系统的领域中，存在使用实时研究时显得非常不受监管的现象”n”，并且与此相反，在使用“非实时”时间框架进行研究时遵循简单的规则。利用NA时间可以发现过程的规律性，相对于实际时间来说显得混乱。有益的可能是同时涉及时间步长的框架”n“和调理水平”米“。多个条件级别的过程共存导致难以模拟产生的动力学和重建给定实验数据的控制方程。多维时间在调理过程研究中的介绍(ķn米)有助于研究在开发过程中具有可变复杂性的系统。这种发展实际上代表了经验中的潜力和经验中的潜力的不断转变，这是涌现的复杂系统的特征。
多维时间的概念，根据该概念，时间不应被认为是一个实数，而是一个向量，具有有限数量的分量，在 PSM 中发挥着重要作用。不同的关系可以定义这种时间向量的顺序。多维时间的引入将允许以自然的方式研究复杂的层次系统。PSM 可以描述具有交互级别集合的系统，即由交互子单元的条件集合组成的系统。通常水平米从上面接收选择性信息l和在和ls$米−1, 米−2,…,1$反过来，它对较低级别的动态进行命令。调节的相反顺序也很有趣。
对于涌现系统，物理相互作用以伴随的方式产生渐进分化、熵产生、增加复杂性和增加组织。复杂性和条件级别的降低”米” 也应该考虑以确保可进化性。该级别的主要特征之一”米“与平时相比”n“ 就是它 ”米”可能有可逆的顺序。指数”米“给出了一个关于封闭系统演化中定性步骤的层次结构的想法，与仅仅增加指数不同”n”通过环境进化。
数学代写|MULTI-LEVEL MODELING：NESTED代考|FRAME OF INFINITESIMALS
NA 的时间结构允许描述呈现出许多具有强烈不同时间特征的并行演化方式的复杂系统，这将是“非实时”时间的主要例子。考虑一个时间尺度对应于每个调节级别的系统。本说明仅限于两个时间尺度的情况，一个较长的时间尺度n和一个缓慢的时间尺度吨.
现在的时间是吨=n+e吨和e>0, 一个正常数。它有两个分量对应于两个尺度。时间向量集也表示为吨=[n,吨]由关系排序：
$$
\left[n_{1}, t_{1}\right]<\left[n_{2}, t_{2}\right] \text { if } t_{1}<t_{2} \text { or if } t_{1}=t_{2} \text { and } n_{1}<n_{2}
$$
例如，如果n或者吨以小时为单位e=1/24， 然后e或者e吨以天为单位。
当两个复杂系统处于步骤中时，根据此词典顺序n1和n2分别比较进化的，步数最大的系统n1和n2似乎是更进化的一个。如果他们在同一个n步骤，即如果n1=n2它需要比较下一个时间索引，吨，以建立排序。这表明进化根据吨可以被认为不如进化那么重要n. 时间过去了n似乎对所研究的现象更为重要。非常重要的是，在无限小的时间尺度上的反向步骤在直觉上是可以接受的。例如从[n,1]向[n+1,−1]时间正常吨自从[n,1]在前面[n+1,−1]. 最后一个包括一个无穷小的负时间步长。坐标的重要性反字典序的倒序n和吨也具有实际意义。这是：
[n1,吨1]<[n2,吨2] 如果 吨1<吨2 或者如果 吨1=吨2 和 n1<n2
上面定义的时间吨是一个 NA 帧ñ和d和r1941,1943. 确实让 A 和乙, 是两个不同的时间,一种=[0,1],乙=[1,0]. 对于任何整数ķ,ķ一种=[0,ķ]<乙. 所以一种是相对于乙尽管乙是一个无限的时间相对于一种. 在真实的时间场中，时间间隔被感知为实时轴上的距离。因此，在此处提出的 NA 帧中，测量之间的时间间隔[n1,吨1]和[n2,吨2]将是：
$$
\mathrm{d}\left(\left[\mathrm{n}{1}, \mathrm{t}{1}\right],\left[\mathrm{n}{2}, \mathrm{t}{2}\right]\right)=\left(\mathrm{n}{2}-\mathrm{n}{1}\right)+\varepsilon\left(\mathrm{t}{2}-\mathrm{t}{1}\right)
$$
在这种情况下，阿基米德公理没有得到验证。确实d([0,0],[0,ķ吨])= KD([0,0],[0,吨])=ķ吨e<d([0,0],[n,0])=n对于任何整数ķ和n. 阿基米德公理的失败自然是因为时间根本没有表示为实数，而是表示为按字典顺序排列的向量。
混合研究提供了一个直观的例子。以非常缓慢的混合过程为特征的所谓“死区”的存在强加于描述通常时间尺度上的基本混合过程n或者吨以及秤上的死区过程e. 死空间的层次结构可以继续给出时间尺度e2t 等等。所考虑的时间尺度有很大不同。任何尺度都表现为前一个尺度的扰动。时间的翻译结构吨引出时间函数的类似结构。一个真正的功能F(n)时间的n必须由 NA 函数替换F(吨)=[F0(n),F1(n,吨)]的吨=[n, t] 其中F0(n),F1(n,吨)是实值函数。两种功能都取决于时间n ñ和d和r1941,1943. 显然 F吨是与 NA 结构相同的元素吨. 更一般地，一个非阿基米德函数$F(T)=\left[f^{0}(n), f^{1}(n, t)\right]$ of $T=[n$, t] where $f^{0}(n), f^{1}(n, t)$ are real valued functions. Both functions depend on the time $\mathrm{n}$ (Neder 1941, 1943). Obviously F (T) is an element of the same NA structure as $\mathrm{T}$. More generally a non-Archimedean function on $\mathrm{K}, \mathrm{F}: \mathrm{K} \rightarrow \mathrm{K}$ is defined by $\mathrm{F}(\mathrm{K})=\left[\mathrm{f}^{0}\left(\mathrm{k}{0}\right), \mathrm{f}^{1}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}\right), \ldots, \mathrm{f}^{\mathrm{m}}\left(\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \ldots, \mathrm{k}{\mathrm{m}}\right), \ldots\right]$ where $\mathrm{K}=\left[\mathrm{k}{0}, \mathrm{k}{1}, \ldots, \mathrm{k}_{\mathrm{m}}, \ldots\right]$ and $\mathrm{f}^{0}$, $\mathrm{f}^{1}, \ldots, \mathrm{f}^{\mathrm{m}}, \ldots$ are real functions Expansions as that used for time $\mathrm{T}$ 引入所研究变量域的扩展。
向量吨表示不同时钟的构造，用这些时钟可以以自然的方式描述函数的变化。吨包括有关现有尺度结构的信息。上述框架的一个限制是天平的完全分离。通过采取e=0真实的框架将被验证。
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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。
