我的数据是：低水平层面为团队中的成员；高水平为团队，其中团队层面的数据是从成员层面聚合得到的。
我的分析模型是：考虑团队特性对团队绩效的影响，检验团队层面变量的调节作用以及个人层面变量的调节作用。
我主要有两个问题请教大家：一是做多水平回归的时候对两个层面的数据做分析，导入的数据选择哪个层面呢？我在网上搜到一些例子，大多研究的是低水平层面的自变量与因变量的关系，同时考察高水平层面的调节作用，用的也都是低水平的数据，所以像我这样的研究假设因变量是在高水平层面，是否就应该导入高水平层面的数据做分析？二是，导入高水平层面的数据后还想检验低水平层面变量的调节作用该如何实现呢
在R语言中做多水平线性回归
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关注不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:- 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：关于R语言多水平线性回归分析
- 你还可以看下r语言参考手册中的 r语言 线性模型
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?评论 打赏解决 1无用举报 分享
- 2021-07-10 14:35回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 关于该问题，我找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：关于R语言多水平线性回归分析你还可以看下r语言参考手册中的 r语言 线性模型如果你
- 2023-03-01 23:28回答 1 已采纳 其中一个层（第 65 层）中只有一个 PSU（主要抽样单位），这导致调查设计出现问题。你参考一下这个： # Filter out Stratum 65 d_rec_filtered <- d_r
- 2019-11-26 17:42回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/yitian_z/article/details/103097363
- 2022-04-05 17:07旋转跳跃我闭着眼的博客 二、逐步讲解r语言程序 1.导入数据集并查看数据集的基本情况 x=read.csv(file.choose(), header=TRUE) names(x) summary(x) 结果： 2.查看数据分布情况 plot(x$Week,x$PRICE.18PK,xlab="Week",ylab="Price....
- 2022-04-03 11:27回答 5 已采纳 本来清明节后工作挺忙的，结果意外的一切正常，上班摸鱼期间看到了你的提问，想尝试用心答一下。你想知道标题的原因？这个原因是想说，照你的理解F检验通过的话，那么4个自变量也应该是显著的对吧。 首先我想解释
- 2022-03-21 16:44回答 1 已采纳 拟合的时候可以加一点惩罚因子，意思就是可以允许有一两个错误点，这样可以避免离群点，这也是正则化的思想，你可以搜搜拉格朗日优化。
- 2022-07-09 20:37回答 1 已采纳 我没太看明白你取得那6个特征，x0、2、5不都是常量吗x1和x3是一次函数，x4是二次函数，这个是否用3个特征就可以了，你最后想要的效果是要一个二次函数去拟合你原本图片中的那条线吗？我用你其中一张图片
- 2023-09-15 15:24心之飞跃的博客 R语言应用回归分析报告编程回归分析是一种统计方法，用于探索自变量与因变量之间的关系。在R语言中，我们可以利用各种库和函数来进行回归分析，并生成相应的报告。本文将详细介绍如何使用R语言进行回归分析，并展示...
- 2023-02-27 00:19回答 3 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 可以使用R中的glm函数来建立多元线性模型，在建立模型时添加类别和产地变量即可。比如： model<-glm(price~category+ori
- 2021-06-28 10:33回答 1 已采纳 import numpy as np import csv import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.line
- 2023-01-31 11:42回答 4 已采纳 可以尝试将 w[0] = bias 改为 weight[0] = bias。
- 2023-09-25 14:35WangYan2022的博客 由于其基本假设的限制，包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差；(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求，如果数据不...
- 2022-01-11 08:56回答 5 已采纳 你的意思是决策树的结果是 不同的线性回归函数，例如简单地不同斜率的直线，那么以上回答的思路似乎有问题。首先这是一个分类问题，决策结果是“第k个回归函数“，然后再用 “第k个回归函数“ 计算得到具体的函
- 2021-07-29 17:32zoujiahui_2018的博客 文章目录模型理论函数介绍实例1：指定...\min_{\beta\in\mathcal{R}^p}\frac{1}{2n}\|y-X\beta\|^2_2, \quad s.t.\quad \|\beta\|_0\leq s, β∈Rpmin2n1∥y−Xβ∥22,s.t.∥β∥0≤s, 其中∥⋅∥2\|\cdot\|_2
- 2023-06-08 22:36橒的博客 而且每个因素对房价的影响都是不同显著程度的，因此，本文对Boston房价数据进行多元线性回归，运用R语言中一些函数对数据进行分析，筛选出对房价影响程度比较显著的因素，从而建立正确的回归模型。
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