Многоуровневые: Криволинейные сложные многоуровневые натяжные потолки цены

Что такое маркированные и многоуровневые списки

Выделите текст или нумерованный список, который вы хотите изменить.

На вкладке Главная в группе Абзац щелкните стрелку рядом с кнопкой Многоуровневый список  и выберите пункт Определение нового многоуровневого списка.

Разверните диалоговое окно «Многоуровневый список», щелкнув Дополнительно в левом нижнем углу.

Выберите уровень списка, который нужно изменить, щелкнув его в списке. По умолчанию выбрано значение 1.

Укажите, к чему вы хотите применить изменения, щелкнув ко всему списку, до конца документа или к текущему абзацу.

Чтобы использовать существующий стиль в Word для каждого уровня в списке, выберите стиль в разделе «Связать уровень со стилем».

Выберите номер для отображения в коллекции. По умолчанию отображается Уровень 1.

Присвойте многоуровневому списку имя в разделе «Имя списка поля ListNum». Оно будет отображаться для всех полей ListNum.

Чтобы добавить к нумерованному списку дефис, круглую скобку или другой символ, введите его в поле Формат номера.

Чтобы изменить размер, начертание и цвет шрифта, щелкните Шрифт и задайте параметры на вкладках Шрифт и Дополнительно:

Вкладка	Описание
Вкладка Шрифт	Изменение шрифта, начертания, размера, цвета, стиля и цвета подчеркивания, а также эффектов для маркера.
Вкладка Дополнительно	Настройка межзнаковых интервалов и возможностей OpenType для шрифта маркера.

Чтобы изменить стиль, щелкните стрелку вниз рядом с полем Нумерация и выберите числа, буквы или другой формат последовательности. Укажите номер уровня, начиная с которого нужно это включать.

Выберите начальный номер для списка. Значение по умолчанию — 1. Чтобы заново начать нумерацию после определенного уровня, установите флажок Нумеровать заново и выберите уровень в списке.

Выберите Заменить римские цифры арабскими для использования этого стиля в многоуровневом списке.

Чтобы настроить выравнивание номеров, выберите Слева, По центру или Справа в разделе «Выравнивание».

Укажите, откуда нужно начать выравнивание, и задайте отступ.

Чтобы применить эти значения ко всему списку, выберите Параметры для всех уровней

.

Укажите, что должно следовать после каждого номера: знак табуляции, пробел или ничего. Установите флажок Добавить позицию табуляции и введите значение.

Нажмите кнопку ОК.

Многоуровневые потолки | Натяжные потолки МИАЛ-С

Для дизайнера многоуровневый натяжной потолок является миром, в котором фантазии не имеют границ. Натяжной потолок с множеством уровней может иметь разную конструкцию, как криволинейную, в которой довольно таки много плавных переходов, так и правильной геометрической формы, в которой преобладают прямые углы. При помощи деления потолка на уровни, можно тем самым отделить по-особому каждую зону помещения, при этом размещать осветительные приборы так, как это будет удобно, и при этом выглядеть довольно эффектно и элегантно. Многоуровневые натяжные потолки цены не высокой и их можно приобрести в любом строительном магазине или же заказать у любой компании.

Многоуровневые потолки делятся на виды, такие как: потолки от двух уровней и выше; потолки сложные, состоящие из нескольких разновидностей материалов; потолки, составленные криволинейно, и в которых все перегибы происходят плавно. Так же потолки, которые кажутся объемными и освещение в них вмонтировано и потолки, конструкция которых позволяет устанавливать световые и художественные стены.

После того, как многоуровневые натяжные потолки будут установлены, общая высота комнаты уменьшится в среднем на 11-ть сантиметров, а вообще высота зависит от того, какие именно коммуникации будут, какое количество уровней потолка и сколько осветительных приборов будет размещено. Для того чтобы произвести подсчеты общей высоты многоуровневого потолка, необходимо использовать определенные величины, к примеру, первый ярус навесного потолка (с учетом, что он без светильников) – от 3 до 4 см толщиной, а второй и последующие ярусы – от 8 и до 10 см.

Многоуровневые натяжные потолки, цена которых является доступной для любого человека, зачастую устанавливаются при помощи гарпунной системы крепления, а это значит, что многоуровневый потолок за один день будет не так-то просто установить. По этой причине его чаще всего устанавливают за два-три дня. В первый день производится монтаж многоуровневого каркаса и снятие замеров площади каждого из образовавшихся ярусов, после чего на производство отправляется чертеж, где происходит раскройка полотна и приваривания к его поверхности гарпунов, после всего этого натягивают многоуровневый натяжной потолок, цена которого не высокая.

Создание нескольких ярусов навесного потолка вместе с разнообразными цветовыми тонами и фактурами, дает возможность довольно таки эффектно произвести деление комнаты на определенные зоны. Многоуровневый натяжной потолок, стоимость которого вполне приемлема, разрабатывается индивидуально под каждую комнату, так же здесь учитывается и размер, и факт того, что ее необходимо поделить на определенные зоны и по-своему осветить.

Монтаж многоуровневых потолков происходит намного быстрее, нежели установка конструкции с гипсокартоном. Используют часто натяжные потолки для того, чтобы скрыть какие-нибудь неровности на поверхности основного потолка. Таким образом, происходит весьма значительная экономия. Так же, в пустоте, которая образуется между полотном натяжного потолка и основным потолком, довольно таки легко спрятать все ненужные коммуникационные кабели и системы.

Многоуровневые натяжные потолки это не только эффектное преображение интерьера, это так же создание объемности, света и эстетичности комнаты. Натяжные потолки не требуют специального ухода за собой, ведь чтоб они были чистыми, достаточно лишь протереть их влажной тряпочкой. В процессе использования, многоуровневые натяжные потолки, дизайн которых является индивидуальным, цвета не блекнут и остаются такими же насыщенным, как и в первый день установки. Если вдруг произойдет усадка здания, то на потолке это никаким образом не скажется, и не будут видны никакие трещины.  

Сделать заказ многоуровневых натяжных потолков в Москве, на сайте компании МИАЛ-С, можно за считанные минуты при помощи <формы обратной связи или связавшись с нами по телефону:

+7 (495) 625-26-01

Многоуровневые потолки

Многоуровневые натяжные потолки позволяют работать с пространством помещения и его объемом в совершенно ином ключе, такие конструкции дают возможность воплощать в реальность самые неординарные дизайнерские решения.

Установка многоуровневых потолков предполагает создание даже самых сложных конфигураций, но именно это придаст интерьеру еще большую уникальность. Общее количество уровней может быть ограничено лишь техническими возможностями помещения, но стоить помнить о том, что лучше не перегружать пространство излишними деталями. Многоуровневые потолки могут быть разных оттенков и фактур, здесь полет вашей фантазии абсолютно не ограничен.

Установка потолков в несколько уровней требует правильного подбора осветительных приборов, ведь грамотное расположение источников света скажется на общем восприятии всего помещения. Даже если у вас небольшая комната, то это отнюдь не препятствие для того, чтобы монтировать многоуровневые потолки. При монтаже таких конструкций, отступ от базовой поверхности потолка будет составлять всего от 3 – 8 см, а если сделать плавные волнообразные переходы, то комната будет выглядеть даже просторнее, чем есть на самом деле. Чаще всего, применяется установка двухуровневых потолков разной формы, поскольку это наиболее простой и легкий вариант оформления уникального дизайна интерьера в короткие сроки. Одним из главных преимуществ двухуровневых потолков является их способность зонировать помещение, и разделять его на разные функциональные части. Таким образом, можно разделить на определенные зоны просторную гостиную комнату, спальню или квартиру-студию, также, этот вариант прекрасно подойдет и для небольших помещений, где хочется декоративно оформить отдельный участок комнаты.

Самым популярным сочетанием разных видов натяжных потолков на сегодняшний день являются матовые и глянцевые полотна. Зачастую, глянцевое полотно помещают по центру относительно матового, где последнее выступает в роли своеобразного обрамления по всему периметру помещения. С помощью декоративной подсветки можно создавать самые разнообразные эффекты, например стиль «парящий потолок», звездное небо, выделение зон для отдыха и работы с помощью точечных светильников и многое другое.

Как правило, стоимость многоуровневых потолков варьируется в зависимости от выбранного материала, общей площади помещения и количества необходимых уровней. Рассчитать точную стоимость на натяжные потолки в 2 и более уровней может только опытный специалист, поэтому доверьте это занятие нашим профессионалам! В нашей галерее работ представлены фото многоуровневых потолков разных вариаций оформления, а также, интересные интерьерные решения. Многочисленные положительные отзывы покупателей о многоуровневых натяжных потолках говорят о том, что этот вариант оформления помещений можно считать практичным и привлекательным с эстетической точки зрения.

Закажите многоуровневые натяжные потолки в нашей компании по доступным ценам, и вы получите качественную работу с дальнейшим обслуживанием и гарантией 10 лет!

Многоуровневые натяжные потолки — доступные цены в СПб на установку многоуровневых потолков

Многоуровневые натяжные потолки преображают любое помещение и сохраняют все преимущества натяжных конструкций. С их помощью создаются различные визуальные эффекты – увеличение или разделение комнаты на зоны как за счет формы, уровней, цвета, так и различных световых схем.

Особенности многоуровневых натяжных потолков

Название говорит за себя: полотна располагаются в несколько уровней за счет монтажа дополнительных профилей. Основным материалом может быть как ПВХ-пленка, так и особая ткань, причем, в первом случае допускается применение различных фактур. Сочетая их, дизайнеры получают визуальные эффекты, изменяющие пространство комнаты.

При создании конструкций часто используют короба из гипсокартона, однако в этом случае теряются преимущества ПВХ-полотен, например, водостойкость (гипсокартон размокает и теряет изначальный вид). Кроме того, оштукатуренные поверхности трескаются, впитывают в себя пыль, копоть и запахи, тогда как пленка полностью избавлена от этого. Такие преимущества оправдывают более высокую стоимость многоуровневых натяжных потолков, которые сохраняются в неизменном виде 10 и более лет.

Фото многоуровневых натяжных потолков

Применение

Многоуровневые натяжные потолки подойдут для любого помещения, где можно устанавливать полотна в один уровень. Это простой и сравнительно недорогой способ разнообразить архитектуру стандартных помещений – будь то гостиная, детская или ванная. Сыграв на различии фактур, можно создать эффект бесконечного пространства, что актуально для небольших квартир.

Подобные конструкции позволяют дизайнерам использовать различное световое оборудование. Например, если у встроенных светильников достаточно большая мощность, можно отказаться от люстры, что актуально при фотопечати на центральном полотне. Подсказать интересные решения и разработать дизайн-проект многоуровневых натяжных потолков в СПб могут специалисты компании «Сириус».

Установка многоуровневых натяжных потолков

Более сложная конструкция предусматривает особый раскрой и монтаж направляющих непосредственно по потолочной поверхности, а также установку светильников с учетом разности уровней. Порядок натяжения полотен – от большей площади к меньшей. Основные принципы монтажа остаются прежними: нагрев, натяжение и закрепление в профиле.

Сроки и стоимость

Примерное время раскроя и подготовки полотен (в случае фотопечати) – три дня. Сама установка занимает чуть больше времени, чем при монтаже натяжных потолков в один уровень, однако, как правило, укладывается в 5–6 часов (в зависимости от сложности и площади). Это связано с креплением дополнительных направляющих, а некоторые конструкции иногда доставляют на объект уже в готовом виде. Рассчитать цену и купить многоуровневые натяжные потолки можно в компании «Сириус».

цены и фото в Смоленске.

Компания “Orange” предлагает купить двухуровневые натяжные потолки в Смоленске по доступной цене. Мастера осуществляют замер, изготовление и монтаж полотен, при необходимости — демонтаж старых потолочных покрытий. Посмотреть фото двухуровневых натяжных потолков, установленных мастерами компании, вы можете в разделе «Примеры работ».

Многоуровневым потолкам отдают предпочтение заказчики, желающие оригинально и современно оформить интерьер. Если раньше для монтажа многоуровневых потолков использовался гипсокартон, то сейчас вместо него на профили натягивается специальное полотно. Это занимает меньше времени и требует меньших финансовых вложений. При этом ПВХ-пленка не деформируется, не впитывает запахи и грязь, не выцветает и не нуждается в покраске, побелке или иной обработке.

Особенности многоуровневых потолков

• Многоуровневые потолки всегда уникальны и индивидуальны.
• В отделке можно комбинировать несколько полотен разных цветов и фактур и достигать нужного эффекта, сочетая близкие по тону цвета или играя на контрасте.
• Ступенчатая конструкция позволяет визуально увеличить или уменьшить пространство.
• Многоуровневая отделка идеально подходит для квартир-студий или многофункциональных помещений. Они позволяют разделить пространство на зоны, обеспечивая в каждой и них индивидуальные освещение и высоту.
• Многоуровневые потолки можно комбинировать с различными системами освещения.
• Многоярусная отделка позволяет скрыть провода и различные элементы систем сигнализации, коммуникации и вентиляции.

Этапы создания многоуровневого потолка

• Проведение замеров, подбор материалов
• Согласование дизайна и создание проекта
• Изготовление алюминиевого каркаса и полотен
• Установка каркаса проведение подготовительных работ по подключению освещения
• Монтаж полотна, подключение освещения
• Сдача объекта

Как заказать многоуровневый натяжной потолок

Наша компания предлагает консультации и выезд дизайнера-замерщика бесплатно. Он на месте оценит особенности вашего помещения, выслушает ваши пожелания и предложит оптимальное решение. Ознакомиться с фотогалереей натяжных потолков вы можете в нашем портфолио — возможно, что-то из этого вам захочется воплотить для себя.

Отправить заявку на выезд специалиста вы можете, заполнив форму ниже, заказав обратный звонок или позвонив нам по телефонам

+7 (4812) 56-70-75 или +7 (4812) 67-70-75.

Что такое многоуровневые модели и зачем их использовать? | Центр многоуровневого моделирования

Что такое многоуровневые модели?

Многие виды данных, включая данные наблюдений, собранные в гуманитарных и биологических науках, имеют иерархическую или кластерную структуру. Например, дети с одними и теми же родителями, как правило, более похожи по своим физическим и умственным характеристикам, чем люди, случайно выбранные из общей популяции. Отдельные лица могут быть дополнительно вложены в географические районы или учреждения, такие как школы или работодатели.Многоуровневые структуры данных также возникают в лонгитюдных исследованиях, где индивидуальные ответы во времени коррелируют друг с другом.

Многоуровневые модели распознают существование таких иерархий данных, учитывая остаточные компоненты на каждом уровне иерархии. Например, двухуровневая модель, которая позволяет группировать результаты ребенка в школах, будет включать остатки на уровне ребенка и школы. Таким образом, остаточная дисперсия делится на межшкольный компонент (дисперсия остатков на уровне школы) и внутришкольный компонент (дисперсия остатков на уровне ребенка).Школьные остатки, часто называемые «школьными эффектами», представляют собой ненаблюдаемые характеристики школы, которые влияют на успеваемость детей. Именно эти ненаблюдаемые переменные приводят к корреляции между результатами для детей из одной школы.

Многоуровневые модели также могут быть приспособлены к неиерархическим структурам. Например, дети могут быть вложены в перекрестную классификацию районов проживания и школ.

Зачем нужны многоуровневые модели?

Есть ряд причин для использования многоуровневых моделей:

1. Правильные выводы: Традиционные методы множественной регрессии рассматривают единицы анализа как независимые наблюдения.Одним из последствий неспособности распознать иерархические структуры является то, что стандартные ошибки коэффициентов регрессии будут недооценены, что приведет к завышению статистической значимости. Стандартные ошибки для коэффициентов переменных-предикторов более высокого уровня будут подвержены наибольшему влиянию игнорирования группировки.
2. Существенный интерес к групповым эффектам: Во многих ситуациях ключевой вопрос исследования касается степени группирования по индивидуальным результатам и идентификации «отдаленных» групп.Например, при оценке успеваемости в школе интерес сосредотачивается на получении «добавленной стоимости» влияния школы на успеваемость учеников. Такие эффекты соответствуют остаткам на уровне школы в многоуровневой модели, которая корректируется с учетом предшествующей успеваемости.
3. Оценка групповых эффектов одновременно с эффектами предикторов на уровне группы: Альтернативный способ учесть групповые эффекты — это включить фиктивные переменные для групп в традиционную (обычную модель наименьших квадратов) регрессию. Такая модель называется дисперсионного анализа или модели фиксированных эффектов .Во многих случаях на уровне группы будут определяться предикторы, например, тип школы (смешанная или однополая). В модели фиксированных эффектов эффекты предикторов на уровне группы смешиваются с эффектами групповых фиктивных переменных, то есть невозможно разделить эффекты из-за наблюдаемых и ненаблюдаемых групповых характеристик. В многоуровневой модели ( случайных эффектов, ) можно оценить влияние обоих типов переменных.
4. Вывод для совокупности групп: В многоуровневой модели группы в выборке обрабатываются как случайная выборка из совокупности групп.Используя модель с фиксированными эффектами, нельзя делать выводы за пределами групп в выборке.

Пример

• Короткая видеопрезентация нетехнического характера: Зачем нужно многоуровневое моделирование? (закадровый голос с видео и слайдами — Примечание: для просмотра этой презентации вам потребуется Internet Explorer и плагин Flash player) эти моменты проиллюстрированы на очень упрощенном примере — 4 ребенка в 2 школах.

УРОВЕНЬ (логические объяснения и визуализация оценок в линейных смешанных моделях): рекомендации по составлению отчетов о многоуровневых данных и анализах | BMC Medical Research Methodology

Линейная смешанная модель

Записанная в виде уравнения «нулевая» (без ковариант) линейная смешанная модель для двухуровневого иерархического исследования:

$$ {Y} _ {ij} = \ mu + {\ tau} _i + {\ varepsilon} _ {ij}, $$

, где i = 1,…, m индексирует количество верхних -уровневые единицы, j = 1,…, n _i индексирует количество единиц базового уровня в i ^th единицах верхнего уровня, μ обозначает общее среднее значение зависимая случайная величина Y , τ _i — это эффект случайного пересечения i ^th блока верхнего уровня, а ε _ij — случайная ошибка j ^th блок нижнего уровня в блоке верхнего уровня i ^th .2 \) — это остаточный компонент вариации из-за вариабельности среди единиц более низкого уровня. Мы предполагаем, что эти два случайных эффекта не зависят друг от друга.

Признавая множественные источники изменчивости, а затем приписывая вариацию соответствующему уровню, многоуровневая модель может более точно и точно оценить влияние всех переменных, включенных в модель [7]. Компоненты дисперсии используются для расчета «внутриуровневого» или внутриклассового коэффициента корреляции (ICC), статистики, которая количественно определяет степень корреляции данных на более низком уровне.2}, $$

, который помогает ответить на вопрос: какая из общей вариации переменной результата объясняется вариацией среди единиц верхнего уровня? Поскольку термин ICC часто ошибочно принимают за оценку коэффициента корреляции, мы будем использовать более подходящий термин VPC.

Значение VPC, близкое к 0, предполагает, что небольшая вариация результата или его отсутствие могут быть приписаны вариациям между единицами верхнего уровня, поэтому большая часть вариации результата приходится на единицы более низкого уровня, и, таким образом, между ними существует небольшая корреляция.С другой стороны, значение VPC, близкое к 1, предполагает, что большая часть вариации результата связана с вариациями среди единиц верхнего уровня, поэтому среди единиц более низкого уровня можно обнаружить незначительные вариации; таким образом, между ними существует высокая корреляция. Расчет VPC может помочь определить наличие корреляции на нижнем уровне и необходимость ее учета в анализах. Интерпретация величины ICC / VPC зависит от контекста.

В иерархических структурах данных с более чем 2 уровнями (см. Многоуровневую диаграмму на рис.1), VPC может быть рассчитан для результатов, измеренных в подразделениях каждого нижнего уровня, с числителем как вариация результатов между подразделениями на всех уровнях выше [8]. В примере на рис. 1, если у нас есть следующая «нулевая» модель для наблюдения в момент времени t за учеником j ^th из школы i ^th ,

$$ {Y} _ {ij t} = \ mu + {S} _i + {P} _ {ij} + {\ varepsilon} _ {ij t}, $$

затем VPC ₁ определяет корреляцию среди всех значений между и внутри учеников, вложенных в школы, и задается

$$ {VPC} _1 = \ frac {\ sigma_I ^ 2} {\ sigma_I ^ 2 + {\ sigma} _J ^ 2 + {\ sigma} _E ^ 2}, $$

, а VPC ₂ определяет количественно корреляция между повторными измерениями у учеников, вложенных в школы, и дается выражением

$$ {VPC} _2 = \ frac {\ sigma_I ^ 2 + {\ sigma} _J ^ 2} {\ sigma_I ^ 2 + {\ sigma} _J ^ 2 + {\ sigma} _E ^ 2}, $$

где \ ({\ sigma} _I ^ 2 \) — это компонент вариации из-за вариативности среди школ, \ ({\ sigma} _J ^ 2 \) — компонент вариации из-за вариабельности среди учеников, вложенных в школы, а \ ({\ sigma} _E ^ 2 \) — компонент остаточной вариации из-за вариабельности повторных измерений в пределах зрачков.

Рис. 1

Схематический пример «многоуровневой диаграммы» для трехуровневого иерархического исследования учащихся, вложенных в школы и повторяющихся во времени измерений у учащихся, в формате таблицы в формате и в формате блок-схемы b

Понимание значение, которое корреляция между наблюдениями может иметь на дизайн и анализ научных исследований, имеет важное значение. На стадии проектирования, если вклад в VPC для определенного уровня (компонент дисперсии) невелик, это означает, что между единицами на этом уровне мало различий; поэтому с точки зрения эффективности и мощности более выгодно отобрать больше единиц с более высоких уровней.Эти важные статистические соображения при планировании размеров выборки на разных уровнях учитываются с помощью коэффициента инфляции дисперсии (VIF), также называемого «эффектом схемы». Для заданного уровня k VIF равен [1 + (m _k -1) VPC _k ], где m _k — среднее количество единиц в элементе уровня k ^th . 2 \ right) \).

Таблица 1 Пример простых линейных смешанных моделей в двухуровневых и трехуровневых исследованиях

Предполагается, что случайные эффекты, применяемые в простых линейных смешанных моделях в таблице 1, имеют нормальные распределения и не зависят от распределения ошибок. Если существует более одного случайного эффекта, необходимо также указать, являются ли они независимыми между собой, а если нет, следует указать структуру ковариации среди случайных эффектов.

Статистическая литература является запутанной и противоречивой относительно того, следует ли рассматривать эффекты как фиксированные или как случайные [9].Многие учебники заявляют, что эффекты уровня должны рассматриваться как фиксированные эффекты, если все возможные члены этого уровня были изучены, и как случайные эффекты, если члены этого уровня являются выборкой из некоторой совокупности. Другие утверждают, что фиксированные эффекты должны использоваться, если конкретные эффекты элементов представляют интерес, и как случайные эффекты, если нет. Тест Хаусмана на разницу между коэффициентами внутриуровневой и межуровневой регрессии иногда используется в качестве теста для принятия решения о том, использовать ли модель случайных или фиксированных коэффициентов [10].Мы не излагаем свою позицию по этому аргументу, но настаиваем на том, что нужно признать иерархический дизайн исследования, не игнорировать корреляции и обосновать использованные случайные точки пересечения и случайные наклоны.

Многоуровневые данные и вопрос многоуровневого исследования

Первый шаг в анализе многоуровневых данных — решить, является ли вопрос исследования многоуровневым. Дизайн исследования может быть иерархическим и, следовательно, иметь коррелированные данные, но вопрос исследования может быть таким, который не требует многоуровневого анализа.Например, в кластерном дизайне исследования вопросы исследования, в которых зависимая переменная находится на самом высоком уровне, не потребуют многоуровневого анализа, поскольку члены самого высокого уровня не коррелированы. В этом случае вариация среди членов верхнего уровня является единственным компонентом дисперсии, и подходит модель с фиксированными эффектами, анализируемая обычным методом наименьших квадратов (МНК) [10]. В дизайне исследования с повторными измерениями , если зависимая переменная в вопросе исследования относится к одной временной точке, это не многоуровневый вопрос , поскольку повторных измерений нет.Кроме того, если зависимой переменной является время до наступления события (данные о выживаемости), вопрос исследования больше не является многоуровневым; если нет дополнительной иерархической структуры, как в «хрупких» моделях. В двухуровневом или более иерархическом кластерном исследовании любой вопрос исследования с использованием в качестве зависимой переменной любой переменной более низкого уровня потребует многоуровневого анализа.

Следующим шагом является рассмотрение использования многоуровневой диаграммы [8], представленной на рис. 1. Многоуровневая диаграмма позволяет визуализировать уровни исследования, структуру уровней и переменные, собранные на каждом уровне.Переменные, собранные на более высоких уровнях, чем зависимая переменная, обычно называют контекстными переменными. Диаграмма позволяет легко увидеть, требует ли зависимая переменная для конкретного исследовательского вопроса многоуровневого анализа.

Еще одно важное соображение — это «агрегированные» или «свернутые» переменные, которые являются переменными, полученными путем суммирования значений наблюдений с более низких уровней. Например, если количество лет образования доступно на индивидуальном уровне для каждого взрослого в домохозяйстве, переменная «самый высокий уровень образования в домохозяйстве» является агрегированной переменной на уровне домохозяйства.Если у нас есть пол и баллы для каждого ученика в нескольких школах, доля мальчиков в школе и средний балл по школе являются агрегированными переменными на уровне школы.

Обратите внимание, что для того, чтобы вопрос исследования был многоуровневым, решающее значение имеет то, находится ли зависимая переменная на более низком уровне. Можно иметь независимые переменные на другом (более низком) уровне, но если зависимая переменная находится на самом высоком уровне, это не вопрос многоуровневого исследования. Например, в плане повторных измерений результат в конце лечения для данного человека (например,грамм. успех лечения) измеряется только один раз, но может зависеть от значений переменной, измеренных в разные моменты времени (например, гипертония на исходном уровне и в моменты времени t1 и t2 до окончания лечения).

Многоуровневая модель — обзор

Многоуровневая регрессионная модель по способностям

Во многих социальных исследованиях элементарные единицы группируются в единицы более высокого уровня. Хорошо известным примером являются исследования в области образования, когда ученики размещаются внутри классов, классы в школах, школы в районах и т. Д.Многоуровневые модели (модели ML) были разработаны для учета полученной иерархической структуры, в основном с использованием моделей регрессионного типа со случайными коэффициентами. Однако, если переменные в этих многоуровневых моделях содержат большие ошибки измерения, полученные статистические выводы могут вводить в заблуждение. Погрешность измерения может быть смоделирована в рамках классической теории испытаний и IRT. В классической структуре компонент дисперсии из-за ненадежности может быть либо условно исчислен в модели, либо оценен в рамках модели, например, путем разделения результатов тестов на баллы по подтестам.Структура IRT является обобщением линейной модели, описанной выше. Подход влечет за собой определение многоуровневой линейной модели, в которой скрытые переменные из моделей измерения IRT вводятся либо как зависимые, либо как независимые переменные. Полученная модель представляет собой так называемую многоуровневую модель IRT. Общая модель определяется следующим образом. Зависимыми переменными являются баллы наблюдаемых элементов y _ijk , где индекс i ( i = 1,…, n _j ) означает респондентов, индекс j ( j = 1,…, J ) обозначает кластеры Уровня 2, скажем школы, а индекс k ( k = 1,…, K ) обозначает элементы.Первый уровень структурной многоуровневой модели формулируется как

(8) θij = β0j + β1jx1ij + ⋯ + βq′jxq′ij + β (q ′ + 1) jξ (q ′ + 1) ij + ⋯ + βQjξQij + eij,

, где ковариаты x _qij ( q = 1,…, q ′) являются явными предикторами, а ковариаты ξ _qij ( q = q ′ + 1,… , Q ) являются скрытыми предикторами. Наконец, e _ij — независимые и нормально распределенные переменные ошибки с нулевым средним и дисперсией σ ² .В общем, предполагается, что коэффициенты регрессии β _qj случайны по группам, но они также могут быть фиксированными параметрами. В этом случае β _qj = β _q для всех j . Модель уровня 2 для случайных коэффициентов задается формулой

(9) βqj = γq0 + γq1z1qj + ⋯ + γqs′zs′qj + γq (s ′ + 1) ζ (s ′ + 1) qj + ⋯ + γqSζSqj + uqj,

, где z _sqj ( s = 1,…, s ′) и ζ _sqj ( s = s ′ + 1,…, S ). и скрытые предикторы соответственно.Кроме того, u _qj — это переменные ошибки, которые считаются независимыми по сравнению с j и имеют нормальное распределение переменной Q со средним значением, равным нулю, и ковариационную матрицу T .

Пример модели MLIRT приведен на диаграмме пути на рис. 1. Структурная многоуровневая часть представлена ​​в большом квадратном прямоугольнике посередине. Структурная модель имеет два уровня: верхняя часть прямоугольника дает первый уровень (внутришкольная модель), а нижняя часть прямоугольника дает второй уровень (межшкольная модель).Зависимая переменная θ _ij , скажем, математические способности, измеряется тремя элементами. Ответы на эти элементы моделируются 2PLM с параметрами элемента a _k и b _k , k = 1,…, 3. Обратите внимание, что модели ошибок измерения представлены эллипсами. Оба уровня имеют три независимые переменные: две наблюдаются напрямую, а один является скрытой переменной с тремя двоичными наблюдаемыми переменными. Например, на первом уровне X _{1 ij} может быть полом, X _{2 ij} может быть возрастом, а ξ _{3 ij} может быть интеллектом, измеренным тремя предмет теста.На втором уровне Z _{10 j} может быть размером школы, Z _{20 j} может быть школьным бюджетом и ζ _{30 j} может быть педагогическим климатом школы, снова измеряется тестом из трех пунктов. Чтобы не усложнять модель, предполагается, что только точка пересечения β _{0 j} является случайной, поэтому предикторы Уровня 2 связаны только с этим случайным пересечением, а наклоны фиксированы.

Рисунок 1. Маршрутная диаграмма многоуровневой модели IRT.

Параметры модели MLIRT могут быть оценены в байесовской структуре с помощью версии процедуры оценки методом Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC): сэмплера Гиббса. При выборе между частотной структурой (такой как MML) и байесовской структурой (такой как MCMC) есть много соображений, но причина принятия байесовского подхода, данного Фоксом и Гласом, носит практический характер: MML включает интеграцию по мешающим параметрам, и в данном случае эти интегралы становятся довольно сложными.В байесовском подходе интерес представляет апостериорное распределение параметров, например p (θ, δ, β, μ, σ∣ y ). В подходе MCMC выборки берутся из апостериорного распределения, и в этом процессе мешающие параметры играют роль вспомогательных переменных. Таким образом, проблема комплексных кратных интегралов здесь не возникает.

Чтобы дать некоторое представление о результатах процедуры, рассмотрим приложение, о котором сообщил Шалаби. Данные представляют собой кластерную выборку из 3384 учеников 7-х классов в 119 школах.На уровне учащихся переменными были пол (0 = мужской, 1 = женский), SES (с двумя показателями: образование отца и матери, баллы варьировались от 0 до 8) и IQ (диапазон от 0 до 80). Переменными школьного уровня были Лидерство (измеряемое по шкале, состоящей из 25 пятибалльных пунктов Лайкерта, применяемых для школьных учителей), Школьный климат (измеряемый по шкале, состоящей из 23 пятибалльных пунктов Лайкерта) и Среднее-IQ (IQ). баллы, агрегированные на уровне школы). Пункты, оценивающие лидерство и школьный климат, были дихотомическими.Зависимой переменной был тест достижений по математике, состоящий из 50 заданий с множественным выбором. 2PLM использовался для моделирования ответов на анкету по лидерству и школьному климату и тест по математике. Параметры оценивались с помощью пробоотборника Гиббса. Для полного описания всех анализов отсылаем к работе Шалаби, здесь только оценки окончательной модели приведены в качестве примера.

Модель дается формулой

(10) θij = β0j + β1SESij + β2Genderij + β3IQij + eij,

(11) β0j = γ00 + γ01Mean − IQj + γ02Leadershipj + γ03Climatej + u0j.

Результаты представлены в таблице IV. Оценки модели MLIRT сравниваются с традиционным анализом машинного обучения, в котором все переменные были явными. Наблюдаемые баллы по математике, лидерству и школьному климату были преобразованы таким образом, чтобы их шкала была сопоставима со шкалой, используемой в модели MLIRT. Кроме того, параметры модели ML также оценивались с помощью байесовского подхода с использованием пробоотборника Гиббса.

Таблица IV. Оценки влияния лидерства, климата и среднего IQ

	Оценки MLIRT		Оценки ML
	Оценки	C.I.	Оценки	C.I.
γ 00	−1,096	−2,080– −0,211	−0,873	−1,20–−0,544
0,04 4
0,04 4 0,044	0,031	0,024–0,037
β 2	0,148	0,078–0,217	0,124	0,061–0.186
β 3	0,023	0,021–0,025	0,021	0,019–0,022
γ 01	0,017	0,04–0,0
γ 02	0,189	0,059–0,432	0,115	0,019–0,210
γ 03	−0,136	−0,383 90−0.116	−0,236–0,004
Компоненты дисперсии
τ 0 2	0,177	0,120–0,237	0,129		0,129	0,041590 900 2 069	0,0415038	0,189	0,164–0,214	0,199	0,190–0,210

Столбцы с пометкой CI дать 90% -ные интервалы достоверности точечных оценок; они были получены из апостериорного стандартного отклонения.Видно, что величины фиксированных эффектов в модели MLIRT были больше, чем аналогичные оценки в модели ML. Этот вывод согласуется с другими выводами, которые указывают на то, что модель MLIRT имеет больше возможностей для обнаружения эффектов в иерархических данных, где некоторые переменные измеряются с ошибкой.

Многоуровневый маркетинг (MLM) — обзор, как он работает, плюсы и минусы

Что такое многоуровневый маркетинг (MLM)?

Многоуровневый маркетинг (MLM) — это стратегия продажи продуктов и услуг через сотрудников, не получающих заработную плату, в системе комиссионных вознаграждений в форме пирамиды.Стратегия MLM также известна как сетевой маркетинг или реферальный маркетинг.

Компании, реализующие многоуровневый маркетинг, побуждают существующих дистрибьюторов привлекать новых дистрибьюторов, известных как «нижняя линия» существующих дистрибьюторов. Многоуровневый маркетинг часто путают с пирамидальной схемой.

Резюме

• Стратегия многоуровневого маркетинга (MLM) побуждает существующих дистрибьюторов привлекать новых дистрибьюторов и имеет систему комиссионных в форме пирамиды.
• Дистрибьюторы многоуровневого маркетинга независимы и не получают заработной платы. Дистрибьюторы получают комиссионные с продаж, сделанных ими самими и их подчиненными командами.
• Благодаря многоуровневому маркетингу компании могут создать большую клиентскую базу с низкими затратами на продажу.

Как работает многоуровневый маркетинг

В многоуровневом маркетинге есть несколько уровней продаж. Торговый персонал известен как дистрибьюторы, которые являются независимыми участниками, не получающими зарплату. У дистрибьютора есть два источника дохода. Один из них — это комиссия. Комиссия относится к компенсации, выплачиваемой сотруднику после выполнения задачи, которая, как правило, заключается в продаже определенного количества продуктов или услуг по продаже продуктов напрямую клиентам.Другой — через набор новых дистрибьюторов.

Дистрибьютору не платят при найме нового (нижестоящего) участника. Тем не менее, продажи его нижестоящих дистрибьюторов также связаны с ним. Дистрибьютору компенсируется определенный процент от продаж его подчиненной команды.

Многие дистрибьюторы с крупными подчиненными командами даже не продают продукты сами. Они могут получать достаточные комиссионные от продаж своих нижестоящих команд. Система комиссионных эффективно мотивирует существующих дистрибьюторов создавать или расширять свои подчиненные команды.Это позволяет компании нанять более крупный торговый персонал и, таким образом, получить доступ к более широкой клиентской базе.

Плюсы и минусы многоуровневого маркетинга

Стратегия многоуровневого маркетинга выгодна как для компаний, так и для дистрибьюторов. компания может получить доступ к большой базе клиентов Типы клиентов Клиенты играют значительную роль в любом бизнесе. Лучшее понимание различных типов клиентов позволит компаниям лучше подготовиться к разработке в широком географическом диапазоне с помощью многоуровневого маркетинга.

Поскольку дистрибьюторы независимы, компании не нужно платить фиксированную зарплату , а только комиссионные при продажах, что позволяет ей экономить на расходах на продажу.

Для дистрибьюторов, многоуровневый маркетинг позволяет им получать дополнительный доход при достаточной гибкости. Они могут работать полный или неполный рабочий день, чтобы лучше адаптировать свой график.

Однако дистрибьюторы нижнего уровня могут оказаться в невыгодном положении.Обычно они работают усерднее, но получают гораздо более низкий доход, , чем те, кто находится на верхнем уровне, поскольку дистрибьюторы высшего уровня делят комиссию с их продаж.

Высокая гибкость и автономность также имеют недостаток. Дистрибьюторы получают только ограниченную поддержку от компании. Отсутствие у обучения продаж или поддержки со стороны опыта может сделать их усилия по продажам очень неэффективными.

Кроме того, многоуровневой маркетинговой организации не хватает контроля над своими продажами .Он может понести ущерб своей репутации, если некоторые из его дистрибьюторов действуют безответственно или не заслуживают доверия клиентов.

Еще одна проблема многоуровневого маркетинга — финансовые пирамиды. Схемы пирамид являются мошенническими и могут нанести участникам огромные экономические убытки.

Многоуровневый маркетинг против схемы пирамиды

Схема пирамиды очень похожа на многоуровневый маркетинг. Это также расширяет бизнес, нанимая несколько уровней участников, которые образуют систему пирамиды.Однако пирамиды — это незаконное мошенничество, а многоуровневый маркетинг — законный.

Основное отличие состоит в том, что основная цель многоуровневой маркетинговой компании — продавать реальные продукты или услуги своим клиентам. И наоборот, финансовая пирамида не обеспечивает реальных продуктов или инвестиций.

Участники убеждены, что компания владеет ценным продуктом или инвестиционным проектом. Они получают «обещанные платежи» только путем набора нижестоящих участников. Чем больше участников нижестоящего уровня набирается, тем больше людей вовлекается в мошенническую деятельность.

Дистрибьюторы многоуровневого маркетинга, особенно низшего звена, обычно зарабатывают небольшие суммы. Участники, обманутые финансовой пирамидой, обычно теряют все деньги, которые они вложили или заплатили в качестве «членских взносов».

Перед присоединением важно определить, является ли бизнес-модель законным многоуровневым маркетингом или мошеннической пирамидой. Если бизнес уделяет больше внимания набору персонала, а не продажам продуктов, он, скорее всего, представляет собой финансовую пирамиду.

Федеральная торговая комиссия (FTC) отвечает за расследование компаний MLM. В некоторых случаях федеральному агентству даже сложно определить, действует ли компания на законных основаниях или нет.

Дополнительные ресурсы

CFI является официальным поставщиком страницы программы коммерческого банковского и кредитного аналитика (CBCA) ™ — CBCAGet Сертификация CFI CBCA ™ и получение статуса коммерческого банковского и кредитного аналитика. Зарегистрируйтесь и продвигайтесь по карьерной лестнице с помощью наших программ и курсов сертификации.программа сертификации, призванная превратить любого в финансового аналитика мирового уровня.

Чтобы помочь вам стать финансовым аналитиком мирового уровня и раскрыть свой потенциал в полной мере, вам будут очень полезны следующие дополнительные ресурсы:

• 4 P маркетинга 4 P маркетинга 4 P маркетинга четыре ключевых элемента, составляющих процесс маркетинга продукта или услуги. Они включают маркетинг
• Партнерский маркетинг Партнерский маркетинг Партнерский маркетинг происходит, когда физическое лицо или компания продают продукты или услуги другой организации или компании.
• Схема Понци Схема Понци Схема Понци считается мошеннической инвестиционной программой. Он включает в себя использование платежей, полученных от новых инвесторов, для выплаты более ранним инвесторам.
• Крупнейшие бухгалтерские скандалы Крупнейшие бухгалтерские скандалы Последние два десятилетия были отмечены одними из самых ужасных бухгалтерских скандалов в истории. В результате этих финансовых бедствий были потеряны миллиарды долларов. В этом

Введение в многоуровневое моделирование — CenterStat

Стремясь постоянно улучшать наше обучение, мы получаем оценки студентов по каждому предлагаемому курсу.Вот образец обзоров из нашего предыдущего онлайн-предложения Introduction to Multilevel Modeling в декабре 2020 г .:

Лекции были чрезвычайно информативными, а материал очень полезным. Я многому научился за короткий период времени. Онлайн-формат сработал на удивление хорошо. Я бы предпочел онлайн-формат даже после Covid. Кроме того, лекции очень приятные!

Настоящая дружба и юмор между вами — золото! Сделано намного проще сохранять мотивацию (и бодрствовать здесь, в Европе), чем это обычно бывает на вебинарах.Примеры, темп и количество повторений и резюме были выбраны хорошо.

Это был замечательный семинар! Дэн и Патрик были невероятно увлекательными лекциями, и время начала в 6 утра (тихоокеанское стандартное время) того стоило! Этот тип семинаров заставляет меня восхищаться статистикой и удивительным объемом информации, который мы можем извлечь из данных.

Я оценил педагогический подход, основанный на лесках. В каждой главе повторялось то, что было рассмотрено в предыдущих главах, что укрепило мою уверенность и понимание.Темп курса был в самый раз.

Материал был объяснен в доступной для меня форме, как человека, который не очень хорошо разбирается в сложных уравнениях. Я также оценил разные стили двух лекций, так как это обеспечило приятную смену темпа на протяжении всей лекции.

Мне понравился увлекательный стиль презентации / юмор. Я многому научился и думал, что сложные концепции представлены в ясной и понятной форме. Раздача рук была отличной и очень полезной!

Я не очень разбираюсь в статистике, и я нашел, что это очень быстро и понятно.Я оценил повторение и пересмотр концепций на протяжении всего курса! Перечисленные материалы, ресурсы тоже отличные.

Этот вебинар действительно стоил затраченных усилий и денег. Он был хорошо структурирован, прост в использовании и явно основан на большом опыте преподавания. Благодаря вам я больше не боюсь MLM и, наконец, знаю, как обрабатывать свои данные. Честно, спасибо, ребята!

Многоуровневое моделирование | Проект геокодирования различий в общественном здравоохранении

Хорошо известно, что уровни смертности в США существенно различаются.S. Однако наличие территориальных различий в смертности не обязательно означает, что площадь имеет значение. Различия в смертности в разных регионах могут наблюдаться по ряду причин, некоторые из которых могут быть связаны с характеристиками, относящимися к районам, а другие — с характеристиками людей, живущих в этих районах. Таким образом, разделение двух источников вариации (например, индивидуальной и территориальной) смертности жизненно важно для того, чтобы отличить различия по площади от разницы, которую создает область.Такой подход к изучению вариаций смертности по регионам, следовательно, влечет за собой описание структуры и причин вариаций смертности, что, в свою очередь, требует ответов на следующие эмпирические вопросы, желательно последовательно.

Прежде чем мы сформулируем вопросы, стоит спросить, какую роль могут играть места или районы в влиянии на смертность (и, конечно, на другие показатели здоровья). Чистые географические атрибуты области (например, высота, близость к побережью) или экологические аспекты области (например,g., уровни загрязнения воздуха) или структурные атрибуты района (например, сегрегация жилых домов, рынки труда, плотность населения) или коллективные социальные аспекты района (например, доля бедных в районе, доля населения, численность которого ниже школьное образование) являются некоторыми конкретными элементами, по которым могут формироваться различия в показателях смертности. В самом деле, разные примеры, упомянутые выше, не обязательно должны быть взаимоисключающими. Таким образом, изучение вариаций площадей и объяснение этих вариаций на основе зон можно было бы рассмотреть, ответив на следующие вопросы:

• Во-первых, как общие вариации смертности распределяются по индивидуальному и территориальному уровням?
• Во-вторых, насколько вариативность смертности, относящаяся к регионам, зависит от характеристик отдельных жителей, проживающих в этих районах?
• В-третьих, различается ли величина разброса смертности, связанная с районами, для разных групп населения? Например, больше ли разброс смертности чернокожих по сравнению с белыми?
• В-четвертых, в какой степени характеристики, связанные с территорией, объясняют вариации смертности, связанные с этим районом, например, среди белых и черных?
• В-пятых, какова систематическая взаимосвязь между характеристиками района и смертностью, и систематически ли эта взаимосвязь различается между разными подгруппами населения?

Ответы на эти типы вопросов требуют применения многоуровневого статистического моделирования (также известного как иерархические, смешанные и случайные эффекты, компоненты ковариации или регрессия случайных коэффициентов).Эти методы предоставили исследователям одну из возможных рамок для включения и понимания роли областей и контекста при изучении вариаций смертности. Таким образом, ключевым преимуществом этого подхода является анализ того, «почему некоторые районы с большей вероятностью испытают более высокие уровни смертности, принимая во внимание, почему некоторые люди (независимо от того, в каком районе они проживают), с большей вероятностью умрут».

Использование многоуровневых статистических методов особенно актуально при следующих обстоятельствах:

Первый — это когда ожидается, что индивидуальный показатель результатов для здоровья (или распространенность по конкретной группе) будет сгруппирован с источником кластеризации, являющимся географическим регионом, таким как блочные группы и / или участки переписи, и интерес заключается в установлении относительная важность различных уровней для результата.Это особенно актуально для отделов общественного здравоохранения, поскольку они дают представление об уровне, на котором происходят действия. Оценка того, какой уровень имеет наибольшее значение для результатов, может быть проведена безоговорочно (без поправки на ковариаты) и условно (с поправкой на ковариаты).

Вторая ситуация, которая требует использования многоуровневых методов, — это когда воздействие измеряется на нескольких уровнях, и интерес заключается в оценке относительной важности одного и того же АБСМ на разных уровнях (например,g .: установление того, имеет ли бедность блочной группы больший эффект, чем бедность переписного участка).

Наконец, многоуровневые методы предлагают мост между статистическим моделированием и описательными представлениями на основе карт. Поскольку конкретные переписные участки и идентификаторы блочных групп являются неотъемлемой частью аналитического плана, можно разработать условные статистические карты, показывающие, как разные места влияют на конкретный результат в отношении здоровья и, что важно, различается ли «география здоровья» для разных групп населения. подгруппы.Это дает полезные средства для мониторинга неравенства в отношении здоровья, которое зависит от ряда важных социально-экономических характеристик. Технические преимущества также вытекают из использования этой точки зрения. Разумеется, существуют серьезные существенные проблемы (такие как «наименование» и «позор» мест), а также технические вопросы (такие как нестабильность в изначально небольших по своей природе районах с меньшим количеством населения; несоответствие меры результата и информации знаменателя), которые необходимо учитывать с учетом данных. немедленная привлекательность карт.Хотя стратегии, основанные на моделировании «эмпирическим байесом» (широко используемом в многоуровневых моделях) или сглаживании, могут принести определенные технические решения, проблемы картографирования, в частности, для небольших территорий являются сложными и существенными.

Хотя этот подход все чаще используется в исследованиях общественного здравоохранения, учитывая относительную сложность этих стратегий моделирования, он еще не стал частью основного надзора и мониторинга общественного здравоохранения. В то же время причины для эмпирической оценки вышеуказанных вопросов убедительны.Например, закономерности смертности от всех причин, вероятно, будут формироваться сложной совокупностью композиционных и контекстуальных факторов, которые предположительно могут различаться для разных подгрупп населения, как, например, предполагают разные основные причины смерти для разных расовых / этнических групп. Исследование расовой / этнической неоднородности в географических вариациях смертности может дать представление об относительной важности композиционных и контекстуальных эффектов для смертности, испытываемой различными расовыми / этническими группами населения.Например, если географические различия в уровнях смертности для конкретной группы велики, это говорит о том, что географически изменяющиеся контекстные факторы могут иметь особое значение в формировании риска смертности для этой группы населения. И наоборот, если географическая изменчивость показателей смертности для определенной группы низка, это предполагает, что контекстуальные факторы имеют относительно меньшее значение в формировании общего риска смертности для этой группы населения.

Тема моделирования эффектов, связанных с территорией, — путем измерения вариабельности, связанной с территорией, и определения характеристик, связанных с территорией, — по своей сути многоуровневая, и в этой записке изложены вопросы и мотивы, которые могут лежать в основе исследований различий в состоянии здоровья и смертности.

Многоуровневые модели теперь могут быть реализованы с использованием различных программных пакетов, включая SAS, STATA, R и MLwiN. На веб-сайте Центра многоуровневого моделирования представлен список этих программных пакетов по адресу http://multilevel.ioc.ac.uk/softrev/index.html

.

Основные тексты см .:

• Гольдштейн Х. Многоуровневые статистические модели. 2-е изд. Лондон: Арнольд, 1995.
.
• Лонгфорд Н. Модели случайных коэффициентов. Оксфорд: Clarendon Press, 1993.
• Рауденбуш С., Брик А. Иерархические линейные модели: приложения и методы анализа данных. Таузенд-Оукс: Шалфей, 2002.

Информацию о прикладных введениях в многоуровневые статистические модели см .:

• Хокс Дж. Многоуровневый анализ: методы и приложения. Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates, 2002.
• Leyland AH, Goldstein H. Многоуровневое моделирование статистики здоровья. Серия Уайли по вероятности и статистике. Чичестер: John Wiley & Sons Ltd., 2001.
• Снайдерс Т., Боскер Р. Многоуровневый анализ: введение в базовое и расширенное многоуровневое моделирование. Лондон: Sage Publications, 1999.
.
• Subramanian SV, Jones K, Duncan C, 2003, Многоуровневые методы исследований в области общественного здравоохранения, в Kawachi I, Berkman L. Eds. Окрестности и здоровье, Нью-Йорк: Oxford University Press, 65–111.

Практическое руководство см .:

• Браун WJ. Оценка MCMC в MLwiN. Лондон: Центр многоуровневого моделирования, Институт образования, 2002.
• Rasbash J, Browne W, Goldstein H, Yang M, Plewis I, Healy M, Woodhouse G, Draper D, Langford I, Lewis T. Руководство пользователя MLwiN, версия 2.1. Лондон: проект многоуровневых моделей, Институт образования, Лондонский университет, 2000 г.

По вопросам, связанным с отображением, см .:

• Эллиотт П., Уэйкфилд Дж., Бест Н., Бриггс Д. (ред.). Пространственная эпидемиология: методы и приложения. Оксфорд: Oxford University Press, 2000.
• Маантай Дж.Картирование экологической несправедливости: подводные камни и потенциал географических информационных систем в оценке состояния окружающей среды и справедливости. Environ Health Perspect 2002; 110 (приложение 2): 161-171.
• Монмонье М. Как лгать с картами. 2-е изд. Чикаго: University of Chicago Press, 1996.
• Монмонье М. Картографии опасностей: картирование опасностей в Америке. Чикаго: University of Chicago Press, 1997.
• Мур Д.А., Карпентер Т.Э. Методы пространственного анализа и географические информационные системы: использование в медицинских исследованиях и эпидемиологии.Epidemiol Rev 1999 21: 143-161.
• Ричардс ТБ, Кронер С.М., Раштон Г., Браун К.К., Фаулер Л. Географические информационные системы и общественное здравоохранение: картирование будущего. Представитель общественного здравоохранения 1999; 114: 359-373.

Глоссарий для многоуровневого анализа

J Epidemiol Community Health. 2002 Aug; 56 (8): 588–594.

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Полный текст

Полный текст этой статьи доступен в формате PDF (140 КБ).

Избранные ссылки

Эти ссылки находятся в PubMed.Это может быть не полный список ссылок из этой статьи.

• Diez-Roux AV. Возвращение контекста в эпидемиологию: переменные и ошибки в многоуровневом анализе. Am J Public Health. 1998 Февраль; 88 (2): 216–222. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Дункан К., Джонс К., Мун Г. Контекст, состав и неоднородность: использование многоуровневых моделей в исследованиях здоровья. Soc Sci Med. 1998 Янв; 46 (1): 97–117. [PubMed] [Google Scholar]
• Моргенштерн Х. Экологические исследования в эпидемиологии: концепции, принципы и методы.Annu Rev Public Health. 1995; 16: 61–81. [PubMed] [Google Scholar]
• Блейкли Т.А., Вудворд AJ. Экологические эффекты в многоуровневых исследованиях. J Epidemiol Community Health. 2000 Май; 54 (5): 367–374. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Susser M. Логика в экологическом: I. Логика анализа. Am J Public Health. 1994 Май; 84 (5): 825–829. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
• Piantadosi S, Byar DP, Green SB. Экологическая ошибка. Am J Epidemiol. 1988 Май; 127 (5): 893–904.[PubMed] [Google Scholar]
• Райс Н., Джонс А. Многоуровневые модели и экономика здравоохранения. Экон. Здоровья. 1997 ноябрь-декабрь; 6 (6): 561–575. [PubMed] [Google Scholar]
• Клейтон Д., Калдор Дж. Эмпирические байесовские оценки стандартизированных по возрасту относительных рисков для использования при картировании болезней. Биометрия. 1987 сентябрь; 43 (3): 671–681. [PubMed] [Google Scholar]
• Thomas N, Longford NT, Rolph JE. Эмпирические методы Байеса для оценки уровня смертности в конкретных больницах. Stat Med. 1994 15 мая; 13 (9): 889–903.[PubMed] [Google Scholar]
• Witte JS, Greenland S, Haile RW, Bird CL. Иерархический регрессионный анализ применялся к изучению множественных пищевых воздействий и рака груди. Эпидемиология. 1994 Ноябрь; 5 (6): 612–621. [PubMed] [Google Scholar]
• Фон Корфф М., Кёпселл Т., Карри С., Дир П. Многоуровневый анализ в эпидемиологических исследованиях поведения и результатов в отношении здоровья. Am J Epidemiol. 1992 15 мая; 135 (10): 1077–1082. [PubMed] [Google Scholar]
• Diez-Roux AV. Многоуровневый анализ в исследованиях общественного здравоохранения.Annu Rev Public Health. 2000; 21: 171–192. [PubMed] [Google Scholar]
• Sixma HJ, Spreeuwenberg PM, van der Pasch MA. Удовлетворенность пациентов терапевтом: двухуровневый анализ. Med Care. 1998 Февраль; 36 (2): 212–229. [PubMed] [Google Scholar]
• Хедекер Д., Гиббонс Р. Д., Дэвис Дж. М.. Модели случайной регрессии для данных многоцентровых клинических исследований. Psychopharmacol Bull. 1991. 27 (1): 73–77. [PubMed] [Google Scholar]
• Раттер К.М., Элашофф Р.М. Анализ продольных данных: моделирование регрессии случайных коэффициентов.Stat Med. 30 июня 1994 г .; 13 (12): 1211–1231. [PubMed] [Google Scholar]
• Cnaan A, Laird NM, Slasor P. Использование общей линейной смешанной модели для анализа несбалансированных повторяющихся измерений и продольных данных. Stat Med. 1997 30 октября; 16 (20): 2349–2380. [PubMed] [Google Scholar]
• Лэнгфорд И.Х., Бентам Дж., Макдональд А.Л. Многоуровневое моделирование географически агрегированных данных о здоровье: тематическое исследование смертности от злокачественной меланомы и воздействия УФ-излучения в Европейском сообществе. Stat Med. 1998 15 января; 17 (1): 41–57.[PubMed] [Google Scholar]
• Лэрд Н.