hlm 7.03 다운로드

이 모델에서 수준 1 오류 용어는 37.03이고 수준 2 오류 용어는 4.77입니다. 이제 이러한 값을 사용하여 설명된 단위 내 및 단위 간 분산을 계산할 수 있습니다. 첫째, 단위 내 공식을 고려, 이는 사회 경제적 지위가 수학 성취도 점수를 얼마나 잘 설명하는지를 측정한 값입니다: ((37.03/41.03) + 4.77) / (39.15/41.03) + 8.61)) = . .59 데이터 목록 고정 기록 = 6/1 ID NJ CHIPCT MDIST LNTOTVAR MDRS (A12,F12,FDRS). 11.5) /2 EBINTRCP EBSES (2F11.5) /3 OLINTRCP OLSES (2F11.5) /4 FVINTRCP, FVSES, (2F11.5) /5 PV00 PV10 PV11 (3F11.5) / 6 사이즈 섹터 프라카딜림 히미인티 수단 (61). 시작 데이터 1224 47 0.63022 2.02739 2.01643 2.00550 -1.60474 0.11084 -1.85980 0.11470 12.66493 2.3938 0.735079 0.104732 0.334263 842.0000 0.0000 0.35000 0.35000 0.59700 0.0000 -0.42800 1288 25 0.20625 0.2 1.94945 1.92016 1.90261 0.40859 0.45532 0.45000 0.86157 12.66493 2.39388 1.158870 -0.067171 0.371764 1855.00000 0.0000 0.27000 0.17400 0.0000 0.0000 0.12800 이 그래프에서 평균의 하부 25 번째 백분위수는 -.296이고 상위 75 번째 백분위수는 .332입니다. 따라서 섹터에 대해 값이 0이고 평균 SES가 -.296인 경우 와 평균 SES에 대한 선이 플롯됩니다. 섹터에 대해 값이 1인 경우도 마찬가지입니다. 두 줄은 섹터의 두 값을 나타냅니다. 범례에서 볼 수 있듯이 절편이 있는 선은 섹터값이 0이고 절편값이 높을수록 섹터 변수에 대해 값이 1인 경우입니다.

저는 학생들이 학교 내에 중첩되는 2단계 모델을 가지고 있습니다. 나는 각 학교에 대한 경험적 베이즈 레벨 1 회귀 방정식을보고 싶습니다. HLM이 이 출력을 제공합니까? 이 예에서 eb_int 그랜드 인터셉트에서 평균 절편, fvintrcp 및 경험적 베이즈 잔차, ebintrcp의 값을 취하는 새로운 변수입니다. 위의 코드는 구문 편집기에서 구문에서 읽기 위해 앞에서 설명한 것과 동일한 프로세스를 사용하여 실행할 수 있습니다. 구문을 실행하면 새 변수가 데이터 편집기의 오른쪽 열에 나타납니다. 다단계 모델을 그래프로 지정하는 첫 번째 단계는 그래프 파일의 디스크 위치를 지정하는 것입니다. 이렇게 하려면 기본 사양 메뉴 항목을 선택합니다. 이어지는 대화 상자에서 그래프 방정식을 클릭합니다. Windows 터미널 서버에서 HLM을 사용하는 경우 Earthquake.cc.utexas.edu 그래프 파일을 사용자 드라이브(U 드라이브)에 저장해야 합니다. 관심 모델과 데이터베이스가 작은 경우 무료 학생 버전은 사용자의 요구를 충족시키기에 충분할 수 있습니다.

CategoriesUncategorized