多层线性模型的理论与应用

本文目的是介绍多层线性模型的理论与应用,通过采用文献研究的方法,比较、归纳、总结得出的最新理论和最具体的应用,同时介绍了多层线性模型的发展过程.     

经济计量研究中的多层线性模型(HLM)

回归分析是经济计量研究中常用的研究方法，但是实际研究中的数据往往具有层次结构的特点，如对于不同地区个体经济发展指标的测量，个体嵌套于地区。对于这类数据的分析往往需要考虑更高层次如区域的特征。文章从多层线性模型的基本假设入手，重点介绍了模型假设检验的方法。     

独立学院学费差异的多层线性分析

独立学院学费依专业类别、母体高等学校的声望、地区差异而存在显著的差异。需求方面的差异是导致地区独立学院学费差异产生的重要原因。高等教育预期收益越高、高等教育超额需求越大的地区,独立学院学费水平也相应地越高。人均可支配收入对独立学院学费水平的影响并不显著。由于高等教育市场分割的存在,作为替代品的普通高等学校,其学费水平的变化对独立学院学费水平的变化也没有显著影响。     

我国高等教育资源配置差异影响因素的多层线性模型分析

针对我国高等教育资源配置的非均衡格局日趋严峻的现状,本研究结合政府、市场、大学三个视角,利用多层线性模型,对高等教育资源配置差异及其影响机制展开实证研究。研究结果表明:高等教育资源配置差异是区域层面的政府和市场因素与院校层面的机构特征等多层次因素共同作用的结果,其中,区域层面的因素能够解释三分之一以上的差异,并且区域层面因素对院校层面因素有显著影响。     

学生学校适应性影响因素的多层线性分析

问卷调查安徽省53所学校校长、4 010名初三学生,运用两水平多层线性模型,探查影响学生学校适应性的因素。研究发现:(1)学生学校适应性校际差别不大。(2)在学生个体层面,兄弟姐妹数量越少、家长学习期望越大、家长学习参与越多、个体知觉的同学关系与师生关系越积极,学生学校适应性就越好。(3)在学校层面,未发现有影响学生学校适应性的因素。     

中等城市房地产价格的影响因素及其影响程度——基于多层线性模型的实证分析

随着经济的发展,我国城市房地产价格日益上涨,但不同城市的房价水平和上涨率显然存在很大差异.运用多层线性模型,以244座建制地级城市2005 -2009年的相关数据为研究样本,对我国中等城市房产价格的影响因素及其影响程度进行分析的结果表明,人均GDP、常住入口增长率、人均GDP增长率、人均年末存款额、人均可支配收入、高等教育水平等均未对不同城市间房价的水平和增速差异提供显著性解释,而私家车拥有水平、人均社会消费品零售额这两个表征居民消费能力的指标都进入了模型;同时,城市地位和重大设施状况这两项反映城市综合实力(软件和硬件)的指标对房价水平也具有显著影响.     

基于多层线性模型的高职专业生产效率分析——以计算机类专业为例

通过构建"专业层面-省级层面"的二层线性模型,分析各教育投入要素以及地区的经济、产业背景对高职计算机专业生产效率的影响后发现:校企合作对学生就业具有积极作用,而"双师型"教师、实践课程对学生就业无显著影响;中职生源和普通高中生源的学生在就业方面并无显著差别;高职院校之间出现了层级分化;区域产业结构对学生的一般就业率影响显著。     

中学生班级环境、友谊质量对社会适应影响的多层线性模型分析

为探讨中学生社会适应的影响因素,运用多层线性模型,调查六城市25个班级1082名中学生的友谊质量、班级环境和社会适应状况及其关系。发现:(1)女生友谊质量显著好于男生,初二学生的冲突与背叛得分显著高于高二学生;(2)重点校高二学生班级环境中师生关系维度的平均分要显著高于初二学生;(3)友谊质量对中学生的积极和消极社会适应有显著影响,且存在显著的班级差异。班级环境中的竞争气氛可以显著增强友谊质量对积极社会适应的正向预测作用,师生关系可显著增强友谊质量对消极社会适应的负向预测作用。因此,班级环境作为班级水平变量,可以调节友谊质量对中学生社会适应的作用。     

基于向量空间模型的层次聚类算法在文本挖掘中的应用

在传统聚类模型的基础上,提出一种基于向量空间模型的层次聚类算法,用于文本数据的挖掘。实验结果表明,基于向量空间模型的层次聚类算法从挖掘的准确率上更具有性能优势。     

虚拟变量在线性回归模型中的一种应用

若干特异点处的统计量容易导致回归方程拟合不足,本文引入虚拟变量（Dummy Variables)给出一种较为实用的解决途径。     

多层线性建模在CSCL研究中的应用

CSCL研究中常需要处理小组变量和学习者个体变量两种数据,而个体嵌套在小组中,形成两层结构数据。传统的方差分析或线性回归模型仅能针对单层数据,处理多层数据时,易出现标准误差偏移,影响分析的可信度。多层线性建模尽管受CSCL领域样本数的限制,在组层次可能产生偏移量,但能处理稀疏数据,能比较、评估不同层次变异对总变异的贡献度,确定不同层次变量对因变量的影响程度,反映因变量测量随时间变化的发展轨迹,是CSCL领域比较合适的研究方法。     

线性规划模型在生产决策中的应用

建立线性规划模型对某食油公司的生产决策问题进行了研究,并通过Matlab7.0软件编程计算,取得了良好的效果.     

椭球约束线性模型异常点的Score检验

利用方差扩大模型,获得椭球约束线性模型异常点的Score检验函数。最后,通过经典的实验数据对本文结果进行实例分析。     

Maple在线性规划教学中的应用探讨

线性规划是机械优化设计的重要教学内容,只是求解烦琐,以致学生学习积极性不高。利用Maple软件的线性优化工具箱,可引导学生建立力学模型,快速求解答案,提高学习效率和兴趣;Maple软件中的Student包还提供了自主学习的功能,可以分步展示解题过程,提升学生的学习能力;利用Maple软件的图形输出、动画制作等功能,使教师教学更加形象、生动。此外还可引导和培养学生的利用数学工具的习惯和能力,为以后求解复杂数学计算问题提供帮助。     

Item Analysis by the Hierarchical Generalized Linear Model

The hierarchical generalized linear model (HGLM) is presented as an explicit, two-level formulation of a multilevel item response model. In this paper, it is shown that the HGLM is equivalent to the Rasch model and that, characteristic of the HGLM, person ability can be expressed in the form of random effects rather than parameters. The two-level item analysis model is presented as a latent regression model with person-characteristic variables. Furthermore, it is shown that the two-level HGLM model can be extended to a three-level latent regression model that permits investigation of the variation of students' performance across groups, such as is found in classrooms and schools, and of the interactive effect of person-and group-characteristic variables.     

一次指数平滑模型预测法及实际应用

一次指数平滑模型预测法有易掌握、易操作、计算方法呈规律性等特点，在日常生活、生产及统计工作的预测研究中具有极其重要的作用，用Turbo c等计算机语言设计成程序后，可广泛应用于研究工厂生产的发展趋势，并对今后产值进行预测。     

多层线性模型在心理和教育纵向研究中的运用

多层线性模型是分析具有层次结构数据的一种新型统计分析技术,与传统统计方法相比,多层线性模型具有模型假设与实际更吻合、结果解释更合理等特点.近年来,这一方法的应用逐渐在社会科学的研究中得到广泛应用.多层线性模型在分析具有层次结构的研究数据时具有精确估计、对测量时间间隔时间低等优点.同时在使用过程中也要满足合理选择时间变量、至少3次以上的追踪数据等要求.     

线性约束下的异方差回归模型参数的广义最小二乘估计

运用线性约束下回归模型的参数估计和异方差回归模型的参数估计方法,给出线性约束下的异方差回归模型的参数估计公式,比较该模型的残差平方和与无约束异方差回归模型的残差平方和的大小,利用此结论对模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值。