HLM简易快速入门(第一版)

HLM简易快速入门（第一版）

节约篇幅，前言就写在同页。

前言：

我尽量不废话。不知道以后会不会更新，暂定为第一版。以张伟豪的HLM 课程为基础，做了一些微调。大致按照页面顺序看就OK了，比较容易看得懂。

本文档像素较好，建议放大了看。

2018.11.09

目录

HLM简介 (1)

HLM所需的数据档制作 (3)

HLM的MDM建档 (5)

HLM训练案例1 (7)

报表制作和结果解读： (12)

HLM论文操作流程 (13)

HLM计算模式的解读1 (15)

HLM计算模式的解读2 (16)

R wg（j） (20)

HLM训练案例2（看完r wg（j）再看本章） (23)

HLM训练案例3（重复测量数据的处理） (26)

HLM训练案例4（3层数据的处理） (28)

附 (29)

HLM的几大模型 (29)

各种标准的文献来源 (29)

后语 (30)

HLM简介

符号表示

①β=B

②γ=r=G（output中的写法，来源于γ的读音）

③μ=u=U

重要概念

注：①方差=组内方差+组间方差；

②组内方差=组间方差的残差；由于HLM重在分析“层”，所以我们目标在于组间效果，组间效果解释不了的方差被认为是残差；

③使用R2公式即可算出标准化解释率（目前学界没人这样做）；

④在传统回归中，重在于可解释方差的增加，即R2，以此判断解释能力；HLM中，重在于不可解释方差的减小，以及减小的幅度，即f2。

⑤交乘项要做mean center是为了避免变量间的共线性。

一般来说，HLM适合的变量数量：

Level1 3个就挺多了（可以放好几个控制变量）

Level2 2个也差不多了（有的人会在这一层放控制变量）

Level3 1个就差不多了

Ps：控制变量是没有假设的，一般来说要有文献支撑；另外，如果控制变量不显著，说明这个思路错了。

对样本量的要求：

50群的时候，收敛就会在7.3%左右，至于每群5个人还是10个人差别都不大。真正有差异的在于第二层的组样本量，但是第二层无论是30还是50人，组内方差都够大。所以，真正需要的样本量，只要50组*5人=250个人就够了。（难在于需要有50个组）

文献来源：Sufficient Sample Sizes for Multilevel Modeling

HLM分析流程：

1.空模型（null 或anova model）

2.仅含Level1自变量的模型（随机ancova model或随机系数模型）

3.截距模型：仅含Level2的自变量（为类别变量时，是固定效果模型；为连续变量时，是随机回归模型）

4.完整模型：level1和Level2同时包含自变量

Ps：有的人会在“3”中，既有Level1的自变量，又有Level2的自变量，他们可能是根据Hox的方法来做的，文献来源：Multilevel Analysis

Techniquesand Applications,(2ndEdition)，p11-14.

HLM所需的数据档制作

我们手上有一批数据，而且有一个假设（如下图），任务就开始了：

Ps1：虽然在模型图上，一共有五条回归线，但是处于层2的变量“学校ID”

和“教师经验（教龄）”几乎等同（每个学校只调查一位教师），所以在我们的正式假设中，并没有“学校ID→popular”的假设，也因此，图上该假设为蓝色线条。所以我们的正式假设一共四个：①r01；②r10；③r20；④r21。（作为最高等级的分类变量是一个连接一二三层的变脸，不做假设）1.

teachpop 连续变量，1层自变量

2.整合第一层变量，做出第二层分析所需要的数据文档

数据→汇总，以学校为分类变量（如果二层有多个变量，则需要将这些变量均选择作为分界变量），将teachexp和teachpop作为目标合成变量。

变量合成说明：

1.圆形图标为不需要分析的变量。

2.每所学校只调查一位教师，教师教龄是固定的，所以学校ID变量和老师教龄其实是固定组合，处于第二层。

3.每位老师教许多学生，每位学生性别（sex）不一样，且每位学生为老师打分不一样（teachpoop），所以这两个变量处于第一层。

4.学生受欢迎程度（popular）为因变量。

5.由于不同学校的教师可能有相同教龄，所以在进行数据汇总时，需要以学校ID 为分界依据，将二层变量（teachexp）和一层变量（teachpop）取组平均值（教龄取平均和未取平均一样），由于第一层的性别（sex）变量为分类（二分）变量，取平均无意义，所以不进行处理。

6.完成数据合成。

HLM的MDM建档1.由于我们使用统计数据建档，所以选择该项。

2.由于我们的训练文档为二层数据，所以选择HLM2。

数据建档过程说明：

临时Ps：界面操作过程中，不要对小黑框有任何操作（例如关掉它）！

①为起始位置，首先选择Level1的数据文档。

②选择变量时，以学校作为连接性变量（高Level的变量作为连接变量），所以ID栏选择学校ID。一层自变量和因变量均需要在一层文档中选择。

③学校作为连接性变量，仍然需要在ID栏选定，并选择二层变量。

④以“mdm”为文件后缀名。

⑤本线不是操作步骤线，但是建立MDM文件夹时，与该处同名会方便以后的文档寻找。

⑥文档中出现了缺失值，而我们在建档时并未选择存在缺失值，因此无法建档。（只有一层档可以选择是否存在缺失值，因为二层档开始，都是取组均值，缺失值对其无法造成影响）并且，由于我们已经选择过保存，所以无法再进行缺失值存在与否的直接修改。

⑦找到关键字“missing”后，将后面的“n”改成“y”并保

存，则主界面的“Missing Data”会自动变成“Yes”（如右图）。

（如果直接更改“No”和“Yes”的按钮，并进行建档，将无

法建成，只能用此方法进入存档文件进行修改。）

PS：如果保存过程中出现如下方框：则是数据未排序，回到SPSS中对SCHID 进行升序排序。

数据建完后需要按“Check Stats”再按“Done”。

HLM训练案例1

1.数据建档后，直接进入操作界面，此时将因变量选入：

2.直接运行空模型（随机ANOVA模型），并进行结果查看。

3.计算出ICC（1）＞0.059，和ICC（2）＞0.7，本数据适合进行HLM分析。

4.加入性别作为自变量，进行运算（随机ANCOVA模型），查看结果：

性别作为类别变量，不需要中心化。（如果此处加入的是连续变量，后续又要进行干扰效应验证，则需要选择group centered）

性别作为类别变量，也不会产生随机效果，但是研究中一般仍会勾选（点一下就会变黑），勾选后模型总体效果会变好。（当模型比较复杂，估计参数不足的时候，则取消此参数，取消所有类别变量的随机效果，会使模型拟合程度提高）

组内变异改善即f2=（原组内方差–加入自

变量后的组内方差）/原组内方差

文献来源：Cohen, J. (1988). Statistical power

analysis for the behavioral sciences (2th ed.).

Hillsdale, NJ. Eribaum, 44.

PS：组内方差=组间方差的残差（因为我们做组比较，组的不可解释方差即为残差）

5.点选随机效果，做随机系数的回归模型

6.用变异指标比较模型，检验模型的改变是否显著。

P＜0.05，表示与前一个模型

有差异：加入随机误差，模型

有所改善。

7.取消所有Level1的变量，加入Level2的变量（老师经验），运行截距模型。

8.运行完整模型

所以我们的正式假设中：r01、r10和r20成立；r21不成立。

结束。

报表制作和结果解读：

你已经是个大人了，要懂得自己去找找别人写的HLM论文，去学别人制作报表和学别人怎么把结果吹得花里胡哨。

HLM论文操作流程

1.提出假设，收集数据。

对样本量的要求：

50群的时候，收敛就会在7.3%左右，至于每群5个人还是10个人差别都不大。真正有差异的在于第二层的组样本量，但是第二层无论是30还是50人，组内方差都够大。所以，真正需要的样本量，只要50组*5人=250个人就够了。（难在于需要有50个组）文献来源：Sufficient Sample Sizes for Multilevel Modeling

2.SPSS数据集的预处理，做成适合HLM分析的数据形式和数量。

3.HLM软件中的mdm文件建档。

4.进入操作分析流程，总流程图为：

1.空模型（null 或anova model）

2.仅含Level1自变量的模型（随机ancova model或随机系数模型）

3.截距模型：仅含Level2的自变量（为类别变量时，是固定效果模型；为连续变量时，是随机回归模型）

4.完整模型：level1和Level2同时包含自变量

Ps：有的人会在“3”中，既有Level1的自变量，又有Level2的自变量，他们可能是根据Hox的方法来做的，文献来源：

MultilevelAnalysisTechniquesandApplications,(2ndEdition)，p11-14.

5.跑空模型即随机ANOVA模型：①计算ICC（1），需大于0.059；ICC（2）需要大于0.7，以此判断数据是否适合做HLM分析。②同时，记住组内方差，以便后面加入自变量后，看此处减少多少，即新自变量解释了多少方差。③Deviance值越大，则模型越不好。

数值标准的文献来源1：多層次模型方法論.

数值标准的文献来源2（文献中讲述了ICC（1），需要大于0.059；ICC（2），需要大于0.7（组平均信度）；和r wgj＞0.7）：A comparison of intraclass correlation coefficients, rwg( j).

本操作还可以进行近似化的操作：直接在SPSS中以HLM的因变量为因变量，以Level 2 的变量为自变量，做单因素方差分析，得出的结果中，组间方差/总方差≈ICC（1）。（近似值求法，由于ANOVA不考虑每一组样本量差异，所以得出的值不那么准确，但是与HLM结果差距也不大）

6.加入一层自变量（分类变量，以性别为例），做ANCOVA Model：①性别作为类别变量，不需要中心化。②性别作为类别变量，也不会产生随机效果，但是研究中一般仍会勾选（点一下就会变黑）。当模型比较复杂，估计参数不足的时候，则取消此参数。（取消所有类别变量的随机效果）

Ps：①本模型较少用，一般来说，一阶不会只有一个类别变量。②如果自变量带进来后，有随机效果，则成为随机系数的回归模型。（如果没有加入随机效果，即ANCOVA Model，但是前者使用得比较多，因为解释能力较好，模型拟合更好）

本次分析后，可以做f2（残差变异数改善的比例，又称为Effect Sizes, ES）的计算，也可以做R2的计算（目前没人做），如果f2大于0.35（0.02~0.15为弱，0.15~0.35为中，0.35以上为强），则加入的自变量解释效果好，模型改善佳。数值标准来源：Cohen，1988。

Ps2：如果想做模型比较，想知道变量带进来后是否有效改善估计，可以选择Hypothesis Testing。

7.清空模型，只加入二层自变量，做截距模型，为固定效果模型（自变量为类别变量时）或者随机效果模型（自变量为连续变量时）。

8.做完整模型的运算。

1.假如我们现在有50个群组，每个群组10个人。

2.我们拥有的数据是身高、体重。

3.以身高为自变量对体重做回归，一共50个组，得到以下50个方程：

y=a1+b1*x

y=a2+b2*x

y=a3+b2*x

……

y=a50+b50*x

4.基于上述结果，我们进行下面两个运算：

（a1+a2+a3+……+a50）/50 = a—

（b1+b2+b3+……+b50）/50 = b—

a—（平均截距）和b—（平均斜率）称为固定效果。

5.在此基础上，我们将每个组的截距a i减去平均截距a—，求平方和，再平均，求得a i的方差；根据同样的方法求出b i的方差。下面是公式：

S a2=∑（a i??a）2

50和S b2=∑（b i??b）

2

50

这两个方差（截距方差和斜率方差）即为随机效果。

所以我们接下来就是要用组（第二层）的变量来解释这些方差为什么会存在，去解释他们的斜率和平均值为什么会有变动。

第一层的变量解释了因变量的均值，和因变量为什么会变动；第二层的变量解释了第一层变量的均值以及第一层变量为什么会变动。第一层变量对因变量做回归，第二层变量对第一层变量做回归，所以HLM被称为回归的回归。（就好像数学上对导数再求导。又好比物理上对路程求导，可以得出瞬时速度，再对瞬时速度求导，可以得出加速度。）

当然，HLM这种二层和三层调节做法，在process也有类似情况，Hayes的模型3即是说二阶调节的情况，只不过HLM分层，process不分层。

1.交互作用

假设我们有一批关于学生成绩的数据，里面记录了不同性别的人的不同科目的成绩，我们以成绩为因变量，以性别和科目为自变量，分别作了t检验，和方差分析结果如左下图，并且在分析过程中，我们发现，主效应不显著，但是交互作用显著（两条线有交叉），于是我们有了右下的图。

2.调节作用

接上述例子，上述的结果我们还可以画成另外形式，见下图：

当然，本例子不是很确切。以本例来说，如果是交互作用，那么两个自变量都对因变量有假设（即主效应），交乘项也对因变量有假设（所以有三个假设）；而调节作用的调节项对因变量并无回归假设（仅有两个假设）。见下图：

由于两者在数学上的计算方式一样，我们此处采用这个不恰当的例子。

上述例子的自变量都是分类变量，有时候，我们会遇见连续型数据作为自变量，如下图：

此时，我们可以将X和M都进行高低分

群，仍然拿来做方差分析，也可以直接对连

续型数据做普通的调节效应分析，分析图解

如右图：

我们直接对X和M进行mean center后进行相乘，然后以左边三个为自变量对Y做回归。

有时候，我们也会遇见两个自变量混

搭的情况，一个是分类变量，一个是连续

变量，如右图：

这个时候，我们会将以性别为分类依据，将数据拆开，分别做回归，如下图：

根据回归结果，利用FisherZ检验判断两个分组的回归系数是否有差异，以此来判断是否存在调节效果。

3.HLM的模式

HLM虽然是方差分析的延伸，其实更接近于调节的模式，举个例子：

上图就显示得非常像调节作用的图，但是它还有一个额外的逻辑图，如下：

我们可以找到许多不同的学校，这是最高层；每个学校都有老师，也都有相应科目，这是第二层；而每个学生都有属于自己的特点，有自己的性格内外向程度，有自己的IQ，有自己的努力程度，这是第三层。

我们会发现，无论学生个人特点再如何，他们也要以自己的特点在某个科目里面去参加考试，获得成绩，他们也会有一个共同的老师，所以在这里，我们假定老师与科目为第二层。这便是划分层次的一个依据，

当然，也可以有其他的划分方法。例如，管理学科的人，以学科总体成绩为目标，可能以学科为最高层的划分，去看各个学校的教学成绩和教学质量。而管理学校的人，以学校综合实力为目的，可能以学校为最高层次进行划分。

4.HLM的公式解读

整个统计只在分析两个东西：①均值；②方差。

均值就是回归方程中的截距，也是固定效果；而方差就是回归方程中的斜率，也就是变动效果。因此，我们对于原来要做方差分析的单因素3水平的数据，可以设置虚拟变量，用回归的方式做方差分析。

由于方差分析虽然分析了组间和组内的方差数值，以及组间方差占比，来判断组间处理是否有显著影响，但是并未涉及组间方差的变化情况，因此方差分析的结果是报告均值有差异，而不是报告方差有差异。

HLM不仅能判断均值是否有差异，也能判断方差是否有差异，所以HLM被称为方差分析的延伸。

我们仍使用训练数据1来解读公式，先看其假设和完整模型的图解：

IT软件系统开发具体方案

软件系统 开发方案 一、软件项目实施方案概述 软件产品用户购买软件产品之后，不能立即进行使用，需要软件公司地技术人员在软件技术、软件功能、软件操作等方面进行系统调试、软件功能实现、人员培训、软件上线使用、后期维护等一系列地工作，我们将这一系列地工作称为软件项目实施.大量地软件公司项目实施案例证明，软件项目是否成功、用户地软件使用情况是否顺利、是否提高了用户地工作效率和管理水平，不仅取决于软件产品本身地质量，软件项目实施地质量效果也对后期用户应用地情况起到非常重要地影响. 项目实施规范主要包括项目启动阶段、需求调研确认阶段、软件功能实现确认阶段、数据标准化初装阶段、系统培训阶段、系统安装测试及试运行阶段、总体验收阶段、系统交接阶段等八个阶段工作内容.下面将分别介绍每个项目实施阶段. 二、软件项目实施方案 （一）项目启动阶段 此阶段处于整个项目实施工作地最前期，由成立项目组、前期调研、编制总体项目计划、启动会四个阶段组成. 阶段主任务

、成立项目组： 部门经理接到实施申请后，任命项目经理，指定项目目标，由部门经理及项目经理一起指定项目组成员及成员任务，并报总经理签署《项目任务书》. 、前期调研： 项目经理及项目组成员，在商务人员配合下，建立与用户地联系，对合同、用户进行调研.填写《用户及合同信息表》.在项目商务谈判中，商务经理积累了大量地信息，项目组首先应收集商务和合同信息，并与商务经理一起识别哪些个体和组织是项目地干系人，确定他们地需求和期望，以确保项目开发顺利. 、编制《项目总体计划》： 《项目总体计划》主要包括以下几方面内容：项目描述，项目目标、主要项目阶段、里程碑、可交付成果等. 、启动会： 项目组与用户共同召开地宣布项目实施正式开始地会议.会程安排如下： 共同组建项目实施组织，实施组织地权利和职责；双方签署《项目实施协议》； 项目组介绍《项目总体计划》和《项目实施协议》，包括以下内容：项目目标、主要项目阶段、里程碑、可交付成果及计划地职责分配（包括用户地）； 项目实施中项目管理地必要性和如何进行项目管理，项目地质量如何控制； 项目实施中用户地参与和领导地支持地重要作用； 阶段验收、技术交接和项目结束后如何对用户提供后续服务. （二）需求调研确认阶段 此阶段地主要工作是软件公司地项目实施人员向用户调查用户对系统地需求，包括管理流程调研、功能需求调研、报表要求调研、查询需求调研等，实施人员调研完成后，会编写《需求调研分析手册》，并交付用户进行确认，待用户对《需求调研分析手册》上所提到地需求确认完毕后，项目实施人员将以此为依据进行软件功能地实现.如果用户又提出新地需求，实施人员将分析需求地难度

MLM作业

多层线性模型 摘要 在社会科学研究中，调查得来的数据往往具有层次结构（嵌套结构）的特点。在层次结构数据中，不仅有描述个体的变量，而且有个体组成的更高一层的变量。如研究学生的学术成绩，要考虑学生的社会经济地位（SES）即个体水平的变量，同时可能还要考虑不同学校间学生/老师比例的差异对学生学术成绩的影响也就是学校层次的预测变量。这种数据带来了很多跨级（多层）的研究问题，为了解决这些问题，出现了一种新的数据分析方法——多层线性模型。本文第一部分介绍多层线性模型以及多层模型的类型。第二部分传统统计技术的局限性及多层线性模型的优势。第三部分说明多层线性模型的基本原理以及两个应用（直接来自篇文献）。第四部分是总结和拓展。 1、多层线性模型以及多层模型的类型 多水平、多层次的数据结构普遍存在，如学生嵌套于班级，班级有嵌套与学校。传统的线性模型，如方差分析和回归分析，只能涉及一层数据的问题进行分析，不能综合多层数据问题。在实际研究中，更令人感兴趣的是学生一层的变量与班级一层的变量之间的交互作用，比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的、也可能是不同的。学生数据层中，不同变量之间的关系可能因班级的不同而不同。因此，学生层的差异可以解释为班级层的变量。另一种类型的两层嵌套数据来自纵向研究数据，多层（多水平）数据指的是观测数据在单位上具有嵌套的关系。比如在教育研究中，学生镶嵌于班级，在此，学生代表了数据结构的第一层，而班级代表了数据结构的第二层。对于第一层的学生数据，研究者可以提出一系列的研究问题，也可以针对第二层的班级又提出一系列的研究问题。在教育研究中，更为重要和令人感兴趣的正是关于学生层的变量与班级层变量之间的交互作用问题。比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的，也可能是不同的；在学生层数据中，不同变量之间的关系也可能因班级的不同而不同，这些学生层的差异可以解释为班级层的变量的函数。 多层线性模型由Lindley等于1972年提出，是用于分析具有嵌套结构数据的一种统计分析技术。作为传统方差分析模型的有效拓展。20多年来，该方法在社会科学领域获得了广泛应用。多层线性模型又称分层线性模型或多水平模型,当数据存在于不同层级时,先以第一层级的变量建立回归方程,然后把该方程中的截距和斜率作为因变量,使用第二层数据中的变量作为自变量,再建立两个新的方程。通过这种处理,可以探索不同层面变量对因变量的影响。由于它把第一层回归方程中的截距和斜率作为第二层回归方程中的随机变量,所以这种做法也被称作“回归的回归”。 接下来将简要地说明在多层次的研究中，已经被广泛使用过的多层次模型。 (1)跨层次直接效果模型是检测在较低层次(如个人层次)的结果变量上，较高层次(如单位层次)白变量的主效果，或同时分析较高层次与较低层次的主效果，Hall(1994)称之为混合因子模型。例如，Siebert，Silver发现，团队层次的授权气氛(team-1evel empowerment climate)与员工层次的心理授权相关，且心理授权中介于团队层次的授权气氛与个人层次的工作满意度及工作绩效。 (2)跨层次调节模型是检测两个较低层次构念之间的关系如何校较高层次的

软件系统简介

发电厂运行仿真分析系统软件系统简介 软件网站：https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html, 主要邮箱：szy@https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html, 附属邮箱：emrun@https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html,

目录 1. 软件版本简介 (1) 1.1 原理版功能 (1) 1.2 定制版功能 (1) 1.3 单机版功能 (1) 1.4 网络版功能 (1) 2. 软件功能简介 (2) 2.1 节能分析功能 (2) 2.2 运行仿真操作 (2) 2.3 故障事故分析 (2) 2.4 试验优化分析 (3) 2.5 设计优化分析 (3) 2.6 运行优化分析 (3) 3. 软件支撑系统 (1) 4. 软件操作简介 (3) 4.1 工况选择／保存功能 (3) 4.2 冻结／解冻/加速 (3) 4.3 外部参数设置功能 (4) 4.4 回退功能 (4) 4.5 事件及报警记录 (4) 4.6 重演功能 (5)

4.7 快存功能 (5) 4.8 故障设置功能 (5) 4.9 各类操作画面示例 (6) 4.10 测试版说明 (10)

1. 软件版本简介 1.1 原理版功能： 原理版软件只对通用类型的电厂生产原理过程进行仿真，在仿真范围及控制室表盘配置及DCS画面上进行简化，适合于现场运行管理人员和节能分析人员对运行过程进行理论分析，主要包括：故障运行分析、经济指标分析和典型技术分析，适用于对电厂机组的初步理论指导和经济核算指导。原理版软件也适合于大专院校热动、热自及电气专业的学生的课程学习。 1.2 定制版功能： 定制版软件只对某一具体电厂的生产过程进行仿真，满足电厂控制室DCS系统的完整操作画面及相关表盘的虚拟配置，建立的各系统数学模型能够真实再现这个电厂生产过程的各种运行工况，在功能、模拟范围和模型逼真上较高，对电厂设计论证、技术改造、经济评定、节能分析及对实际运行数据的跟踪比较程度水平较高。定制版软件主要适用于运行人员岗前培训、运行人员实时数据优化指导。 3. 单机版功能： 单机版软件的所有运行操作及节能分析功能都集成在单台计算机软件内，在独立的该计算机上能够完成仿真及运行的所有操作功能，包括运行操作分析、故障处理分析、经济指标分析等操作功能。 4. 网络版功能： 网络版软件按照不同的运行操作功能对仿真分析系统进行平台设置，可以在同一局域网内将不同的网络节点计算机设置成不同功能的操作员站：如汽机操作员台、锅炉操作员台、电气操作员台、故障设置及经济指标统计平台等。

(完整版)多层线性模型介绍

多层线性模型： HLM（hierarchical linear model）计量模型，为解决传统统计方法如回归分析在处理多层嵌套数据时的局限而产生的，是目前国际上较前沿的一套社会科学数据分析的理论和方法，优势体现两个方面：一是解决了数据嵌套问题；二是为追踪研究或重复测量研究引入了新方法。 传统的线性模型，例如，ANOV A或者回归分析，只能对涉及某一层数据的问题进行分析，而不能将涉及两层或多层数据的问题进行综合分析，而多层线性模型对解决这些问题提供了有效的统计方法。多层线性模型的参数估计方法与进行两次回归的方法在概念上是相似的, 但二者的统计估计和验证方法却是不同的, 并且多层线性模型的参数估计方法更为稳定。因此多层模型的应用范围也相当广泛，与传统的用于处理多元重复测量数据的方法相比，该模型具有对数据资料要求低、能够明确表示个体在第一层次的变化情况、可以通过定义第一层次和第二层次的随机变异解释个体随时间的复杂变化情况、可以考虑更高一层次的变量对于个体增长的影响等特点。 多层线性模型( multilevel model ) 由Lindley 等于1972 年提出，是用于分析具有嵌套结构数据的一种统计分析技术。作为传统方差分析模型的有效扩展Korendijk 等和Duncan 等众多的研究者对多层线性模型进行了广泛研究。20 多年来，该方法在社会科学领域获得了广泛应用。近年来，有研究者提出使用多层线性模型进行面板研究，并且已在社会科学领域取得较大进展。 面板研究中多层线性模型的应用优势： 由上述分析可知，在面板研究中，传统的数据分析方法会遇到很多难以克服的困难，而多层线性模型可以很好地处理上述问题。近年来，越来越多的面板研究开始采用多层线性模型的分析方法，显示出多层线性模型在面板研究中的独特优势。 首先，多层线性模型通过考察个体水平在不同时间点的差异，明确表达出个体在层次一的变化情况，因而对于数据的解释（个体随时间的增长趋势）是在个体与重复观测交互作用基础上的解释，即不仅包含不同观测时点的差异，也包含个体之间存在的差异。 其次，多层线性模型可在最大似然或限制性最大似然估计的基础上处理缺失

计算机软件系统概述

计算机软件系统概述 操作系统基础知识 数据输入、数据处理和数据输出等任务。软件可保证硬件的功能得以充分发挥，并为用户提供良好的工作环境。本章按照网络管理员考试大纲的要求，首先简述计算机软件系统和软件技术的发展，再重点介绍操作系统的基本原理，以及几个常用的操作系统。 计算机软件系统概述 软件系统是指为运行、管理和维护计算机而编制的各种程序、数据和文档的总称。程序是完成某一任务的指令或语句的有序集合；数据是程序处理的对象和处理的结果；文档是描述程序操作及使用的相关资料。计算机的软件是计算机硬件与用户之间的一座桥梁。 计算机软件按其功能分为应用软件和系统软件两大类。用户与计算机系统各层次之间的关系如图3-1所示。

1．系统软件 系统软件是指控制计算机的运行，管理计算机的各种资源，并为应用软件提供支持和服务的一类软件。其功能是方便用户，提高计算机使用效率，扩充系统的功能。系统软件具有两大特点：一是通用性，其算法和功能不依赖特定的用户，无论哪个应用领域都可以使用；二是基础性，其他软件都是在系统软件的支持下开发和运行的。 系统软件是构成计算机系统必备的软件，系统软件通常包括以下几种。 1）操作系统 操作系统（Operating System，OS）是管理计算机的各种资源、自动调度用户的各种作业程序、处理各种中断的软件。它是计算机硬件的第一级扩充，是用户与计算机之间的桥梁，是软件中最基础和最核心的部分。它的作用是管理计算机中的硬件、软件和数据信息，支持其他软件的开发和运行，使计算机能够自动、协调、高效地工作。 操作系统多种多样，目前常用的操作系统有DOS、OS/2、UNIX、Linux、NetWare、Windows 2000、Windows XP/Vista、Windows NT、Windows 2003和Windows 2008等。 2）程序设计语言

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目录 1简介 (1) 1.1背景 (1) 1.2目标 (1) 2功能描述 (1) 2.1登陆部分 (1) 2.1.1登陆 (1) 2.1.2用户注册 (3) 2.1.3密码错误 (4) 2.2导航栏 (5) 3首页 (6) 3.1首页进入 (6) 3.2注销 (9) 3.3用户管理 (9) 3.4测试需求管理 (10) 3.4.1测试需求管理 (11) 3.4.2关联测试管理 (11) 3.5测试用例管理 (12) 3.5.1测试用例管理 (12) 3.5.2打印测试用例规格说明书 (14) 3.6测试计划管理 (14) 3.6.1测试计划管理 (14) 3.6.2指派用户角色 (16) 3.6.3测试集管理 (16) 3.6.4编辑/删除里程碑 (17) 3.7测试用例——测试计划 (18) 3.7.1添加/移除测试用例 (18) 3.7.2修改测试用例的版本关联 (19) 3.7.3查看最新版的测试用例 (19) 3.7.4分配测试任务 (20) 3.7.5设置紧急测试任务 (21) 3.8测试执行 (22) 3.8.1执行测试 (22) 3.8.2用例测试状态表 (23) 3.9缺陷管理 (24) 3.9.1报告缺陷 (24)

3.9.2查看缺陷 (25) 3.9.3我的视图 (26) 3.9.4分类管理 (27) 3.9.5版本管理 (27) 3.9.6统计报表 (28) 3.9.7平台配置 (28) 3.10关键字 (30) 3.10.1关键字管理 (30) 3.10.2指派关键字 (30) 3.11自定义字段 (31) 3.11.1自定义字段管理 (31) 3.11.2分配自定义字段 (31)

多层线性模型的解读：原理与应用

多层线性模型的解读：原理与应用 浙江师范大学心理研究所陈海德 Chenhaide351@https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html, 一、多层数据结构的普遍性 多水平、多层次的数据结构普遍存在，如学生嵌套于班级，班级有嵌套与学校。 传统的线性模型，如方差分析和回归分析，只能涉及一层数据的问题进行分析，不能综合多层数据问题。在实际研究中，更令人感兴趣的是学生一层的变量与班级一层的变量之间的交互作用，比如，学生之间的个体差异在不同班级之间可能是相同的、也可能是不同的。学生数据层中，不同变量之间的关系可能因班级的不同而不同。因此，学生层的差异可以解释为班级层的变量。 另一种类型的两层嵌套数据来自纵向研究数据，不同时间观测数据形成了数据结构的第一层，而被试之间的个体差异形成了第二层。可以探索个体在发展趋势上的差异。 二、传统技术处理多层数据结构的局限 如果把变量分解到个体水平，在个体水平上分析。但是我们知道这些学生是来自同一班级的，不符合观察独立原则。导致个体间随机误差相互独立的假设不能满足。 如果把个体变量集中到较高水平，在较高水平上进行分析。这样丢弃了组内信息，而组内变异可能占了大部分。 三、原理 ☆水平1（学生）的模型与传统的回归模型类似，所不同的是回归方程的截距和斜率不再是一个常数，而是水平2变量水平不同（不同的班级），其回归方程的截距和斜率也不同的，是一个随机变量。如，每个班级的回归方程的截距和斜率都直接依赖于班级教师教学方法。 ☆多层线性模型分为“随机截距模型”和“随机截距和随机斜率模型”。“随机截距模型”假定因变量的截距随着群体的不同而不同，但各群体的回归斜率是固定，因此不同层次因素之间缺乏互动。“随机截距和随机斜率模型”假定截距和回归斜率都因群体而异，允许不同层次因素之间的互动。 参数估计方法有：迭代广义最小二乘法、限制性的广义最小二乘估计、马尔科夫链蒙特卡罗法。这些方法代替了传统的最小二乘法估计，更为稳定和精确。比如，当第二层的某单位只有少量的被试，或不同组样本量不同时，多层线性模型进行了加权估计、迭代计算。 四、应用 1 用于类似组织管理、学校教育等具有多层数据结构的领域研究。 2 用于个体重复测量数据的追踪研究。测量层面作为第一水平，个体层面作为第二水平 3 用于做文献综述，即对众多研究成果进行定量综合。探讨不同研究中进行的处理、研究方法、被试特征和背景上的差异与效应之间的关系。 4 充分利用多层模型较为高级的统计估计方法来改善单层回归的估计和分析。 五、优势 1 由于多层线性模型建立在更合理的假设之上，考虑到了来自不同层次的随机误差和变量信息，因此能提供更加准确的标准误估计、更有效的区间估计和假设检验。 2 多层线性模型可以计算任何水平上测量的协方差，如可以通过计算不同水平变异在总变异中占的比率来确定不同水平对因变量的影响程度，例如研究者可以探讨班级和学生的其他特征对因变量变异的作用到底有多大。还可以分析不同水平上变量之间的交互作用。 3 可以发现所得回归方程中，截距和斜率之间的相关关系，以便更好地解释自变量和因变量之间变化的规律。

IT软件系统开发方案说明

IT软件系统开发方案

一、软件项目实施方案概述 软件产品用户购买软件产品之后，不能立即进行使用，需要软件公司的技术人员在软件技术、软件功能、软件操作等方面进行系统调试、软件功能实现、人员培训、软件上线使用、后期维护等一系列的工作，我们将这一系列的工作称为软件项目实施。大量的软件公司项目实施案例证明，软件项目是否成功、用户的软件使用情况是否顺利、是否提高了用户的工作效率和管理水平，不仅取决于软件产品本身的质量，软件项目实施的质量效果也对后期用户应用的情况起到非常重要的影响。 项目实施规范主要包括项目启动阶段、需求调研确认阶段、软件功能实现确认阶段、数据标准化初装阶段、系统培训阶段、系统安装测试及试运行阶段、总体验收阶段、系统交接阶段等八个阶段工作内容。下面将分别介绍每个项目实施阶段。 二、软件项目实施方案 （一）项目启动阶段 此阶段处于整个项目实施工作的最前期，由成立项目组、前期调研、编制总体项目计划、启动会四个阶段组成。 阶段主任务 1、成立项目组：

部门经理接到实施申请后，任命项目经理，指定项目目标，由部门经理及项目经理一起指定项目组成员及成员任务，并报总经理签署《项目任务书》。 2、前期调研： 项目经理及项目组成员，在商务人员配合下，建立与用户的联系，对合同、用户进行调研。填写《用户及合同信息表》。在项目商务谈判中，商务经理积累了大量的信息，项目组首先应收集商务和合同信息，并与商务经理一起识别哪些个体和组织是项目的干系人，确定他们的需求和期望，以确保项目开发顺利。 3、编制《项目总体计划》： 《项目总体计划》主要包括以下几方面内容：项目描述，项目目标、主要项目阶段、里程碑、可交付成果等。 4、启动会： 项目组与用户共同召开的宣布项目实施正式开始的会议。会程安排如下： ?共同组建项目实施组织，实施组织的权利和职责；双方签署《项目实施协议》；?项目组介绍《项目总体计划》和《项目实施协议》，包括以下内容：项目目标、主要项目阶段、里程碑、可交付成果及计划的职责分配（包括用户的）； ?项目实施中项目管理的必要性和如何进行项目管理，项目的质量如何控制；?项目实施中用户的参与和领导的支持的重要作用； ?阶段验收、技术交接和项目结束后如何对用户提供后续服务。 （二）需求调研确认阶段 此阶段的主要工作是软件公司的项目实施人员向用户调查用户对系统的需求，包括管理流程调研、功能需求调研、报表要求调研、查询需求调研等，实施人员调研完成后，会编写《需求调研分析手册》，并交付用户进行确认，待用户对《需求调研分析手册》上所提到的需求确认完毕后，项目实施人员将以此为依据进行软件功能的实现。如果用户又提出新的需求，实施人员将分析需求的难度及对整个系统的影响程度来确定是否给予实现。 需求调研阶段具体包括如下内容： 1、进行需求调研准备 2、编制《需求调研计划》

软件系统分析

目 录 开发背景 (3) 系统分析 (3) 2.1需求分析 (3) 2.2可行性分析 (3) 2.2.1引言 (3) 2.2.2 目标 (4) 2.2.3 投资及效益分析 (4) 2.2.4 结论 (5) 3需求分析 (5) 3．1引言 (5) 3．2背景 (5) 3．3概述 (5) 3．4项目团队组织 (6) 3．4．1组织结构 (6) 3．4．2人工分析 (7) 4系统目标 (8) 4．1系统目标 (8) 4．2系统结构功能图 (8)

4．3系统业务流程图 (9) 4．4系统编码规范 (9) 5 数据库与数据库设计 (9) 5．1数据库表设计与关系 (10) 6 程序模块设计及程序测试 (11) 6．1各个模块设计 (11) 6．2程序测试 (17) 6.2.1白盒测试 (17) 6.2.2黑盒测试 (17) 7系统总结 (17) 7．1技术总结 (17) 7．2管理总结 (18) 7．3软件评价 (18)

开发背景 背景：由于电脑时代的到来以及internet的迅速发展，电脑无处不在，当然各种工作效率也大副提高，那么对于一个学校来说，开发一个好的学生课程成绩管理势在必行。鉴于此，特开发学生成绩管理系统，该系统实现了办公无纸化，信息化，现代化。 目的：该项目主要是服务于教学方面，进一步方便教师的工作和学生的学习，从而从侧面达到提高学校的教学方面‘软件’质量。可以说它适用于每一所高校，因此很有开发价值 意义：对学生的成绩更加规范。 系统分析 2.1 需求分析 由于现有的学生成绩课程管理不足，要求有一个性能更好的的系统。 2.2 可行性分析 2.2.1引言 （一）编写目的 该项目主要是服务于教学方面，进一步方便教师的工作和学生的学习，从而从侧面达到提高学校的教学方面‘软件’质量。可以说它适用于每一所高校，因此很有开发

软件体系结构

课程设计(综合实验)报告 ( 2015 -- 2016 年度第二学期) 名称：课程设计 题目：软件体系结构设计与分析院系：计算机系 班级： 学号： 学生姓名：（你的签名） 指导教师：王晓辉廖尔崇 设计周数：（1周） 成绩： 日期：2016年6月19 日

一、课程设计(综合实验)的目的与要求 软件体系结构是软件工程专业的专业必修课。软件体系结构是软件工程方法学的一个分支，开设本课程的目的是使学生在了解了软件工程基础原理、方法、过程的基础上进一步掌握软件结构设计的基本理论和方法，培养设计软件结构的基本能力。本课程的基本内容包括软件体系结构的基本概念、发展现状、软件体系结构风格、传统的软件体系结构、现代软件体系结构等。 本课程实验的目标是培养学生的基础编程能力，其培养目标是程序员；软件工程课程使学生上升到软件系统的认识，其培养目标是软件工程师。本课程教学内容属于软件工程的概要设计阶段的方法学，其培养目标是软件架构师。 要求完成实验指导书的实验一~实验五（验证性实验），实验九~实验十一（设计综合性实验）。 二、设计（实验）正文 实验一经典软件体系结构风格(一) 1.管道过滤器风格 （1）概念：管道-过滤器模式的体系结构是面向数据流的软件体系结构。它最典型的应用是在编译系统。一个普通的编译系统包括词法分析器,语法分析器,语义分析与中间代码生成器,优化器,目标代码生成器等一系列对源程序进行处理的过程。人们可以将编译系统看作一系列过滤器的连接体,按照管道-过滤器的体系结构进行设计。此外,这种体系结构在其它一些领域也有广泛的应用。因此它成为软件工程和软件开发中的一个突出的研究领域。 （2

软件系统简介

发电厂运行仿真分析系统软件系统简介 网站：https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html, 邮箱：szy@https://www.sodocs.net/doc/5a16935059.html,

目录 1. 软件版本简介 (1) 1.1 原理版功能 (1) 1.2 定制版功能 (1) 1.3 单机版功能 (1) 1.4 网络版功能 (1) 2. 软件功能简介 (2) 2.1 节能分析功能 (2) 2.2 运行仿真操作 (2) 2.3 故障事故分析 (2) 2.4 试验优化分析 (3) 2.5 设计优化分析 (3) 2.6 运行优化分析 (3) 3. 软件支撑系统 (1) 4. 软件操作简介 (3) 4.1 工况选择／保存功能 (3) 4.2 冻结／解冻/加速 (3) 4.3 外部参数设置功能 (4) 4.4 回退功能 (4) 4.5 事件及报警记录 (4) 4.6 重演功能 (5)

4.7 快存功能 (5) 4.8 故障设置功能 (5) 4.9 各类操作画面示例 (6) 4.10 测试版说明 (10)

1. 软件版本简介 1.1 原理版功能： 原理版软件只对通用类型的电厂生产原理过程进行仿真，在仿真范围及控制室表盘配置及DCS画面上进行简化，适合于现场运行管理人员和节能分析人员对运行过程进行理论分析，主要包括：故障运行分析、经济指标分析和典型技术分析，适用于对电厂机组的初步理论指导和经济核算指导。原理版软件也适合于大专院校热动、热自及电气专业的学生的课程学习。 1.2 定制版功能： 定制版软件只对某一具体电厂的生产过程进行仿真，满足电厂控制室DCS系统的完整操作画面及相关表盘的虚拟配置，建立的各系统数学模型能够真实再现这个电厂生产过程的各种运行工况，在功能、模拟范围和模型逼真上较高，对电厂设计论证、技术改造、经济评定、节能分析及对实际运行数据的跟踪比较程度水平较高。定制版软件主要适用于运行人员岗前培训、运行人员实时数据优化指导。 3. 单机版功能： 单机版软件的所有运行操作及节能分析功能都集成在单台计算机软件内，在独立的该计算机上能够完成仿真及运行的所有操作功能，包括运行操作分析、故障处理分析、经济指标分析等操作功能。 4. 网络版功能： 网络版软件按照不同的运行操作功能对仿真分析系统进行平台设置，可以在同一局域网内将不同的网络节点计算机设置成不同功能的操作员站：如汽机操作员台、锅炉操作员台、电气操作员台、故障设置及经济指标统计平台等。

软件系统的分类及功能

PLC的软件可分为两大部分：系统软件和用户程序。系统软件由PLC制造厂商固化在机内，用以控制可编程控制器本身的动作。用户程序由PLC的使用者编址并输入，用于控制外部对象的运行。 1、系统软件 系统软件又可分为系统管理程序、用户指令解释程序及标准程序模块和系统调用。 1）系统管理程序 系统管理程序是系统软件中最重要的部分，，管控制PLC的运作。其作用包括三个方面：一是运行管理，即对控制PLC何时输入、何时输出、何时计算、何时自检、何时通信等作时间上的分配管理。二是存储空间管理，即生成用户环境。由它规定各种参数、程序的存放地址，将用户使用的数据参数、存储地址转化为实际的数据格式及物理地址，将有限的资源变为用户可很方便地直接使用的元件。三是系统自检程序，它包括各种系统出错检测、用户程序语法检验、句法检验，警戒时钟运行等。PLC正是在系统管理程序的控制下，按部就班地工作的。 2）用户指令解释程序 众所周知，任何计算机最终都是执行机器语言指令的。但用机器语言编程却是非常复杂的事情。PLC可用梯形图语言编程。把使用者直观易懂的梯形图变成机器懂得的机器语言，这就是解释程序的任务。解释程序将梯形图逐条解释，翻译成相应的机器语言指令，由CPU执行这些指令。 3）标准程序模块和系统调用 这部分软件由许多独立的程序块组成。各程序块完成不同的功能，有些完成输入、输出处理，有些完成特殊运算等。PLC的各种具体工作都是由这部分程序来完成的。这部分程序的多少决定了PLC性能的强弱。 整个系统软件是一个整体，其质量的好坏很大程度上会影响PLC的性能。很多情况下，通过改进系统软件就可在不增加任何设备的条件下，大大改善PLC 的性能。因此PLC的生产厂商对PLC的系统软件都非常重视，其功能也越来越强。

软件的系统部署及升级流程及管理系统

软件系统部署及升级流程及管理 第一章总则 第一条为保障股份有限公司（简称：公司）信息软件系统安全运行在生产环境，规范软件系统部署与升级流程、控制软件系统的生产运行安全，保证业务流程的顺畅和生产系统的完整性、功能完备，特制定本办法。 第二条本办法所指软件系统包括，但不仅限于公司组织实施的账户管理和受托管理核心业务系统、网上受理系统、呼叫中心系统、投资交易系统、投资估值系统、投资风险控制系统，以及OA办公系统、对外网站系统、基础技术架构系统等涉及的软件系统的部署、安全运行与升级管理。 第三条本办法所指软件系统部署与升级管理主要包括以下内容：软件系统投产前准备、软件系统投产管理、软件系统生产运行管理、软件系统生产安全管理、软件系统升级管理。 第四条信息技术部是本办法的制定部门和执行部门，设立系统运维岗，负责系统软件系统部署、安全运行与升级的具体技术实现，其它相关岗位和部门应按本办法所制定的流程配合完成相关工作。 第二章软件系统投产前准备 第五条软件系统的投产关系到整个信息系统的安全运行，应做好充分的投产前准备。投产前的准备工作包括以下几个方面：环境设备的准备、硬件设备的准备、投产程序和数据的准备、相关投产文档和培训的准备等。 第六条环境设备的准备主要包括：系统架构确认、机房机柜机架配备、电源使用配备、网络线路配备、操作系统预安装和配置、主机命名和网络配置、存储环境配置检查、备份环境、环境参数配置、数据库配置、中间件配置、环境冗余切换配置、通讯配置、部署操作员配置、环境变量、客户端环境等。 第七条硬件设备的准备主要包括：主机连接方式、主机型号配置、处理器

频率和数量、内存配置、内置硬盘容量、网卡类型和数量、光纤通道卡型号和数量、其他内置的I/0卡和其他外设等。 第八条投产程序和数据的准备主要包括：目标程序及相关清单说明、可控版本组织、系统配置参数、数据库初始化数据等。 第九条相关投产文档和培训的准备主要包括：《系统安装部署手册》、《系统IT参数配置手册》、《数据备份和恢复操作指导》、《系统故障与恢复手册》、《系统文件目录清单说明》、《系统运行日志存放说明》、《系统各类密码修改说明》、《文件清理计划及操作指导》、《管理员、项目经理、厂商负责人通讯录》以及相应的功能使用培训、安装部署培训、日常维护培训等。 第十条系统投产准备工作中有关权限管理、参数配置、数据初始化管理应遵照《IT系统权限及数据管理办法》的相关规定： (一)投产系统权限申请设置应形成流程并由业务部门负责人和风险控 制部门审核； (二)软件系统投产的参数配置由信息技术部牵头组织信息，各业务部们 予以协同支持，最终由风险控制部进行参数定级并进行投产参数审 核； (三)对于系统初始化数据，原则上不允许进行数据库文件导入操作，而 应通过数据操作语句进行数据初始化，各基础数据应得到业务部门 和风险控制部门的签字审核。 第三章软件系统投产管理 第十一条软件系统投产管理是指对软件系统产品从提交投产申请到投产运行过程的管理，由信息技术部项目管理岗和系统运维岗协同负责相关管理工作。 第十二条软件系统投产部署须经相关业务部门领导的核实，并经过信息技术部领导审批后由相关技术人员制定详细的安装计划和操作步骤，并依据具体设备特性对系统进行合理配置、测试和调整，从而充分发挥设备资源优势。 第十三条软件系统供应商必须向信息技术部提供详细完整的有关投产系

软件系统实施方案

新疆气象大数据服务平台 实施方案

一、软件项目实施方案概述 我方提供全方面的实施方案，技术人员在软件技术、软件功能、软件操作等方面进行系统调试、软件功能实现、人员培训、软件上线使用、后期维护等一系列的工作，我们将这一系列的工作称为软件项目实施。大量的软件公司项目实施案例证明，软件项目是否成功、用户的软件使用情况是否顺利、是否提高了用户的工作效率和管理水平，不仅取决于软件产品本身的质量，软件项目实施的质量效果也对后期用户应用的情况起到非常重要的影响。 项目实施规范主要包括项目启动阶段、需求调研确认阶段、软件功能实现确认阶段、数 据标准化初装阶段、系统培训阶段、系统安装测试及试运行阶段、总体验收阶段、系统交接 阶段等八个阶段工作内容。下面将分别介绍每个项目实施阶段。 二、软件项目实施方案 （一）项目启动阶段 此阶段处于整个项目实施工作的最前期，由成立项目组、前期调研、编制总 体项目计划、启动会四个阶段组成。 阶段主任务 对象任务 公司在合同签定后，指定项目经理，成立项目组，授权项目组织完成项目目标进行前期项目调研，与用户共同成立项目实施组织，编制《总体项目计划》，公司项目组 召开项目启动会 配合公司项目组，将积累的项目和用户信息转交给项目组。将项目组正式商务经理 介绍给用户，配合项目组建立与用户的联系 成立项目实施组织，配合前期调研和召开启动会，签署《总体项目计划》用户 和《项目实施协议》 1、成立项目组： 部门经理接到实施申请后，任命项目经理，指定项目目标，由部门经理及项目经

理一起指定项目组成员及成员任务。 2、前期调研： 项目经理及项目组成员，在商务人员配合下，建立与用户的联系，对合同、用户 进行调研。填写《用户及合同信息表》。在项目商务谈判中，商务经理积累了大 量的信息，项目组首先应收集商务和合同信息，并与商务经理一起识别哪些个体 和组织是项目的干系人，确定他们的需求和期望，以确保项目开发顺利。 3、编制《项目总体计划》： 《项目总体计划》主要包括以下几方面内容：项目描述，项目目标、主要项目阶 段、里程碑、可交付成果等。 4、启动会： 项目组与用户共同召开的宣布项目实施正式开始的会议。会程安排如下： 共同组建项目实施组织，实施组织的权利和职责；双方签署《项目实施协议》；项目组介绍《项目总体计划》和《项目实施协议》，包括以下内容：项目目 标、主要项目阶段、里程碑、可交付成果及计划的职责分配（包括用户的）；项目实施中项目管理的必要性和如何进行项目管理，项目的质量如何控制；项目实施中用户的参与和领导的支持的重要作用； 阶段验收、技术交接和项目结束后如何对用户提供后续服务。 （二）需求调研确认阶段 此阶段的主要工作是我方的项目实施人员向用户调查用户对系统的需求，包括管理流程调研、功能需求调研、报表要求调研、查询需求调研等，实施人员调 研完成后，会编写《需求调研分析手册》，并交付用户进行确认，待用户对《需 求调研分析手册》上所提到的需求确认完毕后，项目实施人员将以此为依据进行 软件功能的实现。如果用户又提出新的需求，实施人员将分析需求的难度及对整 个系统的影响程度来确定是否给予实现。 需求调研阶段具体包括如下内容： 1、进行需求调研准备 2、编制《需求调研计划》 3、内部评审通过《需求调研计划》，项目组、部门经理、商务等人员根据合

HLM多层线性模型讲义

R-practice session 7 CS&SS 560 Marijtje van Duijn Winter 2006 The commands used in this session are available as R syntax file (Session7.R) at the website. Data input and preparation We continue with the data used in Snijders & Bosker. For a description see Example 4.1 (p. 46). Download the data file SBbookR2.csv from the class website. Also get the file session7.r and execute the commands under data preparation (also used in practice session 4). Modeling heteroscedasticity at level 1 We will first estimate the models as specified in table 8.1. >model8.11ML<-lme(testscore~ IQc+sesc+gender+meanIQc, random=~1+IQc| +schoolNR, data= datasb7,method="ML") >model8.12ML<-lme(testscore~ IQc+sesc+gender+meanIQc, random = ~1+IQc| +schoolNR, data=datasb7, weights=varIdent(form=~1|gender), method="ML") Although it is immediately clear that the second model in table 8.1 is not an improvement of the first model: >anova(model8.12ML,model8.11ML) we will check that it is the exact same model, although differently parameterized. For almost all of the variance components this is clear from >VarCorr(model8.12ML) and remember that the covariance between the intercept and the IQ slope variance can be computed by multiplying the reported correlation by the standard deviations. We now have to check that the -1.21 covariance of the gender effect is retrieved in the lme model calculation. The estimated variance for girls is 36.30 (38.72- 2*1.21) from table 8.1 This number is obtained in our analysis by multiplying 38.72 by 0.968^2. Check that this indeed correct. Note that the weights command does not work with lmer(). I?m pretty sure it must be possible to specify an equivalent model, but I have not found out how (yet).

软件系统设计总体思路

软件/系统设计的总体思路 一、概念 软件设计的本质就是针对软件的需求，建立模型，通过将模型映射为软件，来解决实际问题。因此软件设计需要解决的核心问题是建立合适的模型，使得能够开发出满足用户需求的软件产品，并具有以下特性： ?灵活性（Flexibility） ?有效性（Efficiency） ?可靠性（Reliability） ?可理解性（Understandability） ?维护性（Maintainability） ?重用性（Reuse-ability） ?适应性（Adaptability） ?可移植性（Portability） ?可追踪性（Traceability） ?互操作性（Interoperability） 因此，软件设计并没有一套放之四海而皆准的方法和模板，需要我们的设计开发人员在软件的设计开发过程中针对软件项目的特点进行沟通和协调，整理出对软件项目团队的行之有效的方式，进行软件的设计。并保障软件设计文档的一致性，完整性和可理解性。 我们经常听到这样的话： ?“设计文档没有用，是用来糊弄客户和管理层的文档”； ?“用来写设计文档的时间，我的开发早就做完了”； ?“项目紧张，没有时间做设计”；

这些言论，并不是正确的观念，根据软件项目的实际情况，软件开发设计团队可以约定设计文档的详细程度。项目团队需要保障设计文档的完整性和一致性，在项目进度紧张的情况下，软件设计文档可以更初略一些；在项目时间充裕的情况下，相关文档可以更为详尽。但是在项目开发过程中，需要软件设计开发团队对于设计文档有共同的理解。 二、设计文档分类与使用 通常来说，作为软件项目，我们需要有这几类文档 ?需求说明文档 ?功能设计文档 ?系统架构说明书 ?模块概要设计文档 ?模块详细设计文档 就像我之前说到的，在某个软件团队，对于以上的文档的要求是可以完全不同的，在简单项目中，可能所有类型的文档放在一个文档中进行说明；在复杂项目中，每一类文档可能都要写几个文档；而在最极端的情况下，可能每一类文档都能装订成几册。因此，在我们软件设计和开发人员心目中需要明确的是：文档并不是我们进行设计的目标，也不是我们设计过程中额外的工作。 三、软件设计开发过程 下面我们就软件设计开发过程中必须要完成的工作进行梳理，而我们需要注意到，这些需要完成的工作，在不同的开发流程模型的指导下可能有不同的时间要求，而我们需要关注的是在这个阶段内需要完成的工作，以及这个阶段内我们需要沟通的人员。 1. 需求分析

Practice session3HLM多层线性模型讲义

R-practice session 3 CS&SS 560 Marijtje van Duijn Winter 2006 The commands used in this session are available as R syntax file (Session3.R) at the website. Data input and preparation We continue with the data used in Snijders & Bosker. For a description see Example 4.1 (p. 46). The data are the same as in the previous session, except for the treatment of the variable IQc. This variable is the grandmean centered IQ. Then the same procedure is followed as before, resulting in two variables, a centered and an uncentered one, measuring IQ in deviation to its school mean Go the file practice session3.r and execute the commands under data preparation. One other new variable will be produced, called z2, that is the deviation of the (school variable) groupsize with respect to the overall mean groupsize (equal to 23.1, approximately). Note that the groupsize can be larger than the number of students per school in the dataset due to …missing? pupils. Comparing (nested) models and estimating a random slope model Make sure the library nlme is attached. First we will give a command to format the output a little nicer, restricting the number of decimal places. >options(digits=5) This seems to be the best choice, although R does not always “obey” this command. If you like, play around a bit with other choices for the number of digits. In the same options command you can decide to turn of the use of stars to signal significance – in the eyes of many statisticians a despicable practice >options(show.signif.stars=FALSE) We will first estimate the models from Tables 4.2, 4.4, and 4.5 again. Check that we are now reproducing the output in the tables, and look at the …funny? p-values. >model.4.2<-lme(testscore~1+IQc, data=datasb, random=~1|schoolNR, +method="ML") >summary(model.4.2) >VarCorr(model.4.2) >model.4.4<-lme(testscore~1+IQc+meanIQc, data=datasb, +random=~1|schoolNR, method="ML")