文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

p=10809 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。我们无法得出结论，哪个更适合报告，但是差异不会影响这些参数的p值。  ...New York: Routledge 本文摘选 《 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 》

1.8K20

R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取...因子分析步骤如下： （1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建立相关系数矩阵R；（3）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，提取k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型...Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告 R语言惩罚logistic...Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

64910
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

    本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出 下面介绍的六个模型都是两级分层模型的变体，也称为多级模型，这是混合模型的特殊情况。...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。我们无法得出结论，哪个更适合报告，但是差异不会影响这些参数的p值。  ...New York: Routledge 本文摘选 《 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 》

    1.5K10

    使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

    p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。 ...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的​​决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...总体而言，我们发现SAS，Stata（带有reml选项），HLM，R和SPSS产生的实际估计值之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML，这导致其估算值与其他估算值有所不同。

    3.1K20

    SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据

    p=10809 简介 本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。...下面的SAS，Stata，R，SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分，并且可以扩展为非嵌套数据。 但是出于比较的目的，我们将仅研究完全嵌套的数据集。...但是，重要的是要意识到，方法的选择会影响随机因素的估计，标准误差和p值，并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS，HLM，R和SPSS默认使用REML，而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意，像SAS和Mplus一样，SPSS报告方差分量的标准误差，而HLM和R报告标准差。...New York: Routledge 本文摘选《使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM》

    2.5K10

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取...因子分析步骤如下： （1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建立相关系数矩阵R；（3）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，提取k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型...Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告 R语言惩罚logistic...Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

    53100

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取...因子分析步骤如下： （1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建立相关系数矩阵R；（3）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，提取k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型...Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告 R语言惩罚logistic...Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

    39800

    R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

    因子分析步骤如下：（1）将原始数据标准化，仍记为X；（2）建立相关系数矩阵R；（3）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率不低于85%时，提取k个主成分代替原来的m个指标，计算因子载荷矩阵A；（...（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel...linear models研究整容手术数据用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO...Hasting抽样算法进行逻辑回归R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测...R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树spss modeler用决策树神经网络预测ST的股票R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测

    71720

    你的大数据项目的工具用对了吗？

    通过主成分析（PCA）法进行降维分析 对所有的工具同时进行关系分析，常规来说，PCA通过对大样本数据统计性质（eg, 协方差）的分析，试图用主要特征来解释关系。...特征点点陡坡图显示在第13和第14特征点时出现拐点，因此，这里选择的13个主成分来解释它们之间的关系，见下图： ?...公司产品：JMP, SAS Base, SAS Enterprise Miner 5.MATLAB、R语言等统计工具：Gnu Octave, MATLAB, Orange, R, RapidMiner,...Rattle, Weka 6.IBM公司产品：IBM Cognos, IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Statistics, IBM Watson Analytics 7.Linux...programming languages 13.数据可视化：C4.5/C5.0/See5, Miner3D, Oracle Data Miner 总结 数据科学家在选择大数据、数据挖掘和数据分析工具时，

    50920

    如何学习统计学

    先是一门信用评分模型的课，让我自学起SAS。包括接下来一些数据挖掘应用的课程，我开始用SAS完成所有类似的数据分析工作。...具体地，比如每一个射手的分布式70项主要影响之和，因而每一发子弹的得分，都可以看作是70项的一个样本和（与70张纸条上的那些数字的和相对应）。...这样一来，不同射手的得分，就可以看作是不同的等容量样本的和。根据定理1，子弹得分的分布式正态的。 例子2。...还是用程序编辑器的类比，文本编辑器如记事本在初学时够用，但真正做项目时就会显得捉襟见肘了，Windows下的程序员多数还是会选择一些集成开发环境如VC++，这就是统计世界的商业软件包，成熟的是SAS、SPSS...再提一下R，最近在各个统计社区都很流行，这是一款基于命令行的开源统计包。一个讨论就是，用基于命令的软件如R、SAS还是有图形界面的如SPSS。仁者见仁，智者见智，这当然又是一个伪问题，就看个人喜好了。

    55930

    R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

    点击标题查阅往期内容 SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析 数据分享|R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标...逻辑回归分析教育留级调查数据 R语言计量经济学：虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言混合效应逻辑回归（mixed effects logistic）模型分析肺癌数据...（SAT）建立分层模型 使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 SPSS中的多层（等级）线性模型...Multilevel linear models研究整容手术数据 用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告 R语言惩罚logistic...Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析 R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测

    1.7K00

    【工具】为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案？

    R这样起源于统计学的计算机包与Hadoop相结合会不会出问题？ 来自知乎王Frank的回答 因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。...同样的，SAS和IBM SPSS也做到了一部分高效实施能力，他们没有的是R独有的庞大cran packages群。...但相似的一点是，R的package群也把它的用户惯坏了，惯坏到这些人只是觉得这是一个SAS或者SPSS的免费版，而不是去通过 代码学习如何做机器学习哪怕一点点核心原理。...若不信邪，我推荐你用readLines加上strsplit来操作读入R的文件，看看他数据清洗的效率和 read.delim，和SAS proc import 以及 Python的with as语法相差多少...因为我会SAS（少量用Macro，没用过矩阵，因为没必要）和R（没有学习成本），Python的并行包pp使用中，考虑mahout。

    66970

    使用Stata完成广西碳酸钙企业的主成分分析和因子分析

    在这里插入图片描述 主成分在stata中的命令就是 pca ，其实了解sklearn就知道PCA（Principal Component Analysis），就是降维抽取维度。...计算因子得分 看看一般步骤，读取数据我就pass了 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 初始因子和Stata的结果一样 ?...虽然，数据很少，而且我们我很容易看出柳州化工是行业的大佬， Stata相对于SPSS，就是没有那个各因子得分，计算总因子得分变得非常困难，因此计算的时候，反而想下载SPSS，但是SPSS免费试用14天已过...又不知道哪里下载盗版的，反而使用Python从原理计算出因子得分。 使用SPSS比Stata更适合主成分分析和因子分析，但是Stata是一款医学研究的软件，提供了大量的统计分析 ?...而SPSS两款工具，SPSS Modeler和SPSS Statistics是SPSS中的“哼哈二将”，一个负责统计分析，一个负责挖掘。 ?

    1.9K10

    盘点7款常用的数据分析工具

    2、SPSS SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。...3、SAS SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。...你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误比较困难。 4、R R是一门用于统计计算和作图的语言，它不单是一门语言，更是一个数据计算与分析的环境。...Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，...以亿信ABI为例，其融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。

    13.3K20

    用SPSS估计HLM多层（层次）线性模型模型|附代码数据

    方程式（1）：截距可以模拟成一个大平均γ 00，再加上平均得分SES的效应γ 01，加上随机误差ü 0J。将（4）代入（1）得到要在SPSS估计这个，再去分析→混合模型→直线...。...再次出现“ 指定主题”和“重复菜单 ”。将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”框保留为空。单击继续。在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量将是mathach，单个协变量将是均值。...将（7）和（8）组合成（6）产生：要在SPSS中估算（9），请转到分析→混合模型→线性。再次出现“ 指定主题”和“重复”菜单。和以前一样，将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”留空。单击继续。...在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量是mathach，单个协变量将是grp_ses。要指定模型的固定效应，请单击“ 固定”。...（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLMR语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型SPSS中的多层（等级）线性模型Multilevel

    2.5K10

    R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

    但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。 R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。...四、计算主成分得分 主成分得分是各变量的线性组合，在计算出主成分得分之后，还可以将其进行回归等做进一步分析处理。但注意如果输入数据不是原始数据时，则无法计算主成分得分。...虽然EFA和PCA有本质上的区别，但在分析流程上有相似之处。...参考资料：R in Action R语言多元分析系列之三：多维标度分析 多维标度分析(MDS)是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。...聚类分析被应用于很多方面，在商业上，聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征；在生物上，聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识；在因特网应用上，

    8.4K90

    数据分析经典图书大全，专治各种不懂！

    3.2《SPSS统计分析基础、应用与实战精粹》 作者：王璐，王沁　等编著 简介：本书言简意赅、深入浅出、层次清晰，尽力做到用最通俗的语言解释复杂的统计学知识和SPSS软件操作。...四、 数据分析工具利器-SAS 4.1《SAS统计分析应用》 作者：董大钧　主编 简介：本书基于SAS 9.1.3中文版本编写，介绍了SAS Learning Edition基于窗口点击式环境以及Base...4.2《SAS统计分析与数据挖掘》 作者：谢龙汉，尚涛 简介：从SAS编程出发，用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用，全书分为SAS基础篇、提高篇及应用篇，每章均给出大量分析案例。...五、开源数据分析工具-R 5.1《统计建模与R软件》 作者：薛毅，陈立萍　编著 简介：书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧．此外...第一部分讲述MySQL复制，包括高可用性和横向扩展，第二部分介绍构建健壮的数据中心时监控和性能方面的问题，第三部分给出其他MySQL相关内容，包括云计算和MySQL集群。

    2.3K80

    浅谈机器学习业务方面使用R＋Hadoop 是否可靠

    R 这样起源于统计学的计算机包与 Hadoop 相结合会不会出问题？因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下，恰好抓到了一根免费，开源的稻草。...R： R的应用场景不在于无与伦比的统计学习能力，而在于 结构化数据 下无与伦比的单位代码产出量。神经网络，决策树等基于结构化数据的 算法一行代码搞定，预测又只是一行代码。...同样的，SAS和IBM SPSS也做到了一部分高效实施能力，他们没有的是R独有的庞大cran packages群。...但相似的一点是，R的package群也把它的用户惯坏了，惯坏到这些人只是觉得这是一个SAS或者SPSS的免费版，而不是去通过 代码学习如何做机器学习哪怕一点点核心原理。...和1-4，理解真实世界是相辅相成的 1 最先学的数学技巧是空间分解：LL’，PCA，SVD，回归以及L2/L0惩罚变种 2 再学最优化算法：L1惩罚回归，SVM 3 数据结构：决策树（列表类），词频统计

    69290

    书单 | 从入门到精通，数据分析「好书」推荐

    数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 ‍SQL 书籍推荐‍‍‍‍ 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍...《SPSS统计分析基础教程》 《SPSS统计分析高级教程》 《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》张文彤著 SAS 推荐书籍 1.综合入门： 　1.1 《The Little SAS® Book...1.2 《Applied Statistics and the SAS Programming Language》 SAS 大神 Ronald Cody 的作品，已出到第五版，有中文版译名：SAS 应用统计分析...不过要 1W 多页，PDF 版 500 多 M，实体书可以防身健体…… 《SAS Statistics by Example by Ron Cody》 其他可继续看大神的书籍 3.分项学习和技巧提高：...》，R 语言中作图详解 1.4《统计学习导论 基于R的应用》，统计神书 ESL 的通俗版，弱化了数学推导环节 1.5《R语言应用：数据分析R语言实战》，思路清晰，算法介绍简单，R 实现过程明确，数据分析相关

    3.1K100
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券