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hlm入门教程 SSI
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HLM还提供了估计分层广义线性模型的自适应Gauss-Hermite Quadrature (AGH)和
高阶拉普拉斯Laplace近似较大似然法。AGH的方法已经被证明是有效的，尤其当集群规模小，方差分量大的时候。高阶Laplace方法需要较大的集群大学，但允许任意数量的随机效应（当集群较大时非常重要）。
HLM较新版本在建模多层次和纵向数据方面提供了**的灵活性。
HLM还可以提供一种情况，成员关系不仅可以是“嵌套的”，也可以是“交叉的”，就像学生在学习期间可能是不同教室的成员一样。
HLM不仅估计每个层级的模型系数，还能预测每个取样单元的随机效应。由于在教育领域的数据层次结构普遍存在，所以在教育领域运用较为普遍，但实际上它适合于任何层次的结构研究领域的数据使用。
HLM包括纵向分析，其中个体的重复测量可以嵌入在被研究的个体内。
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