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回复 1楼 lbnous 的帖子
, Y3 k$ ~% W3 K0 c* ^lbnous,
) ?2 L8 p- Q' C! [4 j7 Z# a& mlevel 1 Yij=β0j+β1j(Xij)+rij
$ e& V8 u! I1 ^! }% V, ulevel 2
+ Z5 H" F6 G) O0 H+ B β0j=γ00+μ0: a/ T! ?: z$ E, {8 b4 F7 j
β1j=γ10+μ1
( v! F, o b$ b( P7 `& a0 |6 Z* _0 D+ Z8 w
这个模型中 μ1 代表什么?它代表一个随机数值。如果 μ1=0, 也就还是模型中没有μ1的话,那么β1j=γ10 (一个常数),也就是每一层(j)的β1都是一样的,等如γ10。
" [5 s3 m# X2 r6 Q6 C. l3 @- }( f) u8 N0 x) K0 ]
如果多加了一个随机项μ1,那就代表虽然你对每一层的斜率的估计是γ10,但是你容许误差。那真正的估计就不一定是γ10,而是(γ10+μ1)了。0 N% N4 X' Y# T* g% y1 N1 r
d, U/ g& {2 Q Q$ p) `* i$ t7 D
所以,当你不容许每一层的斜率有变的情形下,就是 β1j=γ10;如果你容许每一层的斜率有可能不同的话,就是β1j=γ10+μ1。 |
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