Runmlwin: Das Ausführen von MLwiN aus Stata runmlwin ist ein Stata-Befehl, der es Stata-Benutzern ermöglicht, die leistungsstarke MLwiN-Multilevel-Modellierungssoftware aus Stata auszuführen. Die mehrstufigen Modelle von runmlwin sind oft wesentlich schneller als die der Statas xtmixed, xtmelogit und xtmepoisson Befehle. Die Palette der Modelle, die von runmlwin eingebaut werden können, ist auch viel breiter als diese Befehle. Runmlwin erlaubt auch eine schnelle Schätzung großer Datenmengen für viele der komplexeren mehrstufigen Modelle, die über den benutzerdefinierten gllamm-Befehl verfügbar sind. MLwiN hat folgende Merkmale: Schätzung von mehrstufigen Modellen für kontinuierliche, binäre, gezählte, geordnete kategorische und ungeordnete kategoriale Daten Schnelle Schätzung über klassische und Bayessche Methoden Schätzung von mehrstufigen Modellen für übergreifende und mehrfache Mitgliedschaften nichthierarchische Datenstrukturen Schätzung mehrstufiger multivariate Antwortmodelle , Mehrstufige räumliche Modelle, mehrstufige Messfehlermodelle und mehrstufige multiple Imputationsmodelle Diese Details mit einem Screenshot finden Sie auf unserer runmlwin-Broschüre (pdf, 0.1mb) Der runmlwin Journal Artikel Lesen Sie den runmlwin Journal Artikel für eine umfassende Einführung in das Kommando. Präsentationen Wir haben eine Reihe von Präsentationen präsentiert, die runmlwin präsentieren. Diese Präsentationen geben einen schnellen Überblick, wie das Kommando funktioniert und welche Modelle anzupassen sind. Mehr gt gt Installation Sowohl MLwiN als auch Stata müssen runmlwin verwenden. MLwiN ist für britische Akademiker kostenlos. Für alle anderen Benutzer steht eine voll funktionsfähige 30-Tage-kostenlose Version von MLwiN zur Verfügung. So installieren Sie runmlwin. Geben Sie den folgenden Befehl in einer netfähigen Version von Stata ein: ssc install runmlwin Wenn Sie nicht genügend Schreibberechtigungen für die Installation an diesem Speicherort haben, können Sie runmlwin manuell mithilfe der folgenden Stata do-Datei installieren. Wir halten runmlwin up-to-date Wir sind ständig verbessern runmlwin. So überprüfen Sie, ob Sie die neueste Version von runmlwin verwenden. Geben Sie den folgenden Befehl ein: Dokumentation Wir haben umfangreiche Stata-Hilfedateien für runmlwin und auch für mcmcsum erstellt. Letzteres ist ein Nachschätzungsbefehl, den wir geschrieben haben, um die MCMC-Zusammenfassungsstatistik nach der Anpassung eines runmlwin-Modells unter Verwendung der MCMC-Schätzmaschine zu berechnen. Außerdem stellen wir die do-Dateien zur Replikation der in jeder Hilfedatei gemeldeten Beispiele zur Verfügung. Wir haben Stata do-Dateien zur Verfügung gestellt, die es Ihnen erlauben, alle Analysen, die im MLwiN Benutzerhandbuch und im MCMC MLwiN Manual beschrieben werden, mit runmlwin zu replizieren. Mehr gt gt Zitieren von runmlwin Wenn Sie runmlwin in Ihrer Arbeit verwenden, zitieren Sie runmlwin. Wir freuen uns über alle Publikationen, die runmlwin auf dieser Website zitieren. Mehr gt gt User-Forum Bitte benutzen Sie das runmlwin User-Forum, um alle mögliche Fragen zu stellen, die Sie über runmlwin haben. Die runmlwin-Autoren überwachen das Forum und freuen sich über Feedback und Anregungen. Danksagungen Wir sind den Kollegen des Centre for Multilevel Modeling und der University of Bristol für ihre nützlichen Kommentare sehr dankbar. Die Entwicklung dieses Befehls wurde im Rahmen des LEMMA-Projekts finanziert, einem Knoten der britischen Wirtschafts - und Sozialforschungsräte, dem Nationalen Zentrum für Forschungsmethoden (Bewilligungsnummer RES-576-25-0003).Web-Ressourcen für die mehrstufige Modellierung Bücher und zugehörige Downloads und Materialien Eine Auswahl hier, aber für eine vollständige Liste, gehen Sie zu nützlichen Büchern Gehen Sie zu schmeicheln von Goldsteins klassischen Text in seiner 3. Auflage auf mehrstufige statistische Modelle (Goldstein H, 2003, Multilevel statistische Modelle London, Arnold Publishers) Die zweite Auflage von Multilevel statistisch Modelle können auch heruntergeladen werden Ergänzungsmaterial für Tom Snijders und Roel Bosker Lehrbuch ndash Snijders T, Bosker R, 1999 Multilevel-Analyse: eine Einführung in die Grundlagen - und fortgeschrittene mehrstufige Modellierung. London, Sage, einschließlich Aktualisierungen und Korrekturen, in Beispielen verwendete Datensätze, mit Setups zum Ausführen der Beispiele in MLwiN und in HLM sowie eine Einführung in MLwiN finden Sie unter stat. mag. nlmultilevel. htm Ergänzungsmaterial für Joop Hoxs Lehrbuch ndash Hox J, 2002, Multilevel-Analyse: Techniken und Anwendungen. Mahwah, NJ, Lawrence Erlbaum ndash finden Sie unter ats. ucla. edustatexamplesmahoxdefault. htm Der komplette Inhalt von Hox J, 1995, Applied Multilevel-Analyse. Amsterdam: TT-Publikaties können auf der Hoxs-Website heruntergeladen werden Ergänzungsmaterial zu Skrondal, A. und Rabe-Hesketh, S. (2004). Verallgemeinerte latente Variablenmodellierung: Mehrstufige, longitudinale und strukturelle Gleichungsmodelle. Chapman und HallCRC. Finden Sie bei gllamm. org Ergänzendes Material zu Garrett Fitzmaurice, Nan Laird, James Ware (2004) Angewandte Longitudinalanalyse Wiley ist zu finden bei hsph. harvard. edufitzmaurala Ergänzungsmaterial zur angewandten Longitudinal Data Analysis: Modellierung Veränderung und Ereignisauftreten von Judy Singer und John Wilett (2003) Oxford University Press, finden Sie unter: gseacademic. harvard. edu alda Für diejenigen, die sich für die Analyse der räumlichen Daten, gibt es Andrew B. Lawson, William J. Browne, Carmen L. Vidal Rodeiro 2003) Disease Mapping mit WinBUGS und MLwiN. Wiley und seine zugehörige Website seis. bris. ac. ukfrwjbdm. html Um einen Vergleich der mehrstufigen Modellierung mit traditionellen Ansätzen zu laufender ANOVA, Regression und logistischer Regression mit Memoriesevents zu lesen, die innerhalb der Peopletesting-Session verschachtelt werden, finden Sie unter Wright DB, 1998, Modellierung von Clusterdaten Autobiographische Gedächtnisforschung: Der mehrstufige Ansatz, Applied Cognitive Psychology. 12, 339-357 unter: www2.fiu. edudwrightpdfmultil. pdf Um auf dem Laufenden zu bleiben mit den Entwicklungen im Bereich der CMM Newsletter Referenzlisten über mehrstufige Modellierung Wolfgang Ludwig-Mayerhofers kommentiert Referenzen auf mehrstufige Modellierung: wlm. userweb. mwn. dewlmmule. htm Auf der HLM-Website gibt es eine strukturierte Referenzliste (basierend auf verschiedenen Modelltypen) ssicentralhlmreferences. htmlr7 Software im Allgemeinen Das CMM unterhält einige der für die mehrstufige Modellierung verfügbaren Pakete. Diese Überprüfungen enthalten Syntax für die Anpassung einer Reihe von Multilevel-Modellen an Beispieldatensätze. Wenn Sie sehen wollen, wie ein bestimmtes Modell in bestimmte Software eingebaut werden kann, gibt es die Entwicklungsressourcen bei UCLA ats. ucla. edustatexamples Für diejenigen, die längere Daten analysieren möchten, werden Softwareanweisungen in einer Vielzahl von Programmen von UCLA bereitgestellt, um zu begleiten Das Lehrbuch Singer JD, Willett JB, 2003 Angewandte Längsschnittanalyse: Modellierung von Veränderungen und Ereignissen. New York, Oxford University Press, at: ats. ucla. edustatexamplesalda Training mit Software-Paketen verbunden Eine wachsende Menge von Web-basierten (oder zumindest herunterladbaren) Schulungsmaterialien werden entwickelt. Wir haben diesen Abschnitt durch die spezielle Software, die verwendet wird, und eher willkürlich getrennt kommerziellen Software von der Freeware, die folgt folgt aML verwendet werden kann, um eine Reihe von Multi-Level-Modelle passen, sondern hat spezifische Features für die Anpassung von Multi-Prozess oder gleichzeitige Gleichung Modelle zu Hierarchische Daten, in denen Vorhersagevariablen nicht zufällig oder endogen sein können, und andere Arten von Modellen, die von Ökonomen verwendet werden, wie ein mehrstufiges Heckman-Selektionsmodell: angewandt-mlproductmultiprocess. html HLM Die offizielle Website gibt Anleitung bei ssicentralhlmexamples. htmlEs gibt sehr gutes Einführungsmaterial auf Wie die Einrichtung der Modelle von Information Technology Services an der University of Texas Jason Newsoms Multilevel-Regression natürlich, dass HLM verwendet, sondern deckt auch eine Menge anderer Boden (zB Unterscheidung zwischen zufälligen und festen: Variablen, Effekte und Koeffizienten Vergleich von Schätzern, Und kinks to SPSS Mixed) MLwiN Sie können eine Version der Software, Daten und Schulungsunterlagen von unserer Lernumgebung für Multilevel Methoden und Anwendungen (LEMMA) herunterladen. Ergänzt werden diese Materialien durch die frei verfügbaren MLwiN-Handbücher. Die ein Kurs an sich sind. Ein spezielles MCMC Handbuch diskutiert MCMC Schätzung in MLwiN in vollem Umfang. Mplus Diese Software ermöglicht strukturelle Gleichung Modellierung, mehrstufige Modellierung und Mischung Modellierung ihrer Website, statmodel Schulungen Downloads und Beispiele. SAS Judy Singer hat einen pdf Download, der zeigt, wie man mehrstufige Modelle in PROC MIXED passt, ist es sehr gut geschrieben. UCLA hat das Singer Beispiel in anderer Software implementiert (zB RSplus, HLM, MLwiN, SPSS) ats. ucla. edustatpaperexamplessingerdefault. htm CJ Anderson hat eine Menge Material für ihren Kurs online bei ed. uiuc. educoursesEdPsy490CK Daten und SAS bezogenen Material sind verfügbar für Applied Longitudinal Analysis von Garrett Fitzmaurice, Nan Laird, James Ware auf hsph. harvard. edufitzmaurala Der Code und die Daten an die Modelle passen (1996) von RC Littell, GA Milliken, WW Stroup und RD Wolfinger finden Sie unter ftp. sassamplesA55235 SPSS Eine nützliche Diskussion der linearen gemischten Modelle in SPSS Advanced Models ist zu finden Auf spssdownloadsPapers. cfm (Suche nach linearen Mixed-Effekt-Modellierung in SPSS) auch eine HTML herunterladbare Tutorial auf einer Reihe von FallstudienJohn Painter bietet eine klare Anleitung, wie man mehrstufige Modelle mit SPPS gemischt unc. edu Eine weitere kurze Demonstration von SPSS gemischt In Aktion finden Sie unter step. psy. cmu. edumaterialsspssmixed. doc Stata Schritt-für-Schritt interaktive Lernmaterialien finden Sie auf unserem Lemma Online-Kurs für die Verwendung von Stata mit Multilevel-Modellierung Freie Software Es gibt eine Reihe von Programmen, die sind (ZB R), andere sind spezifischer, können aber spezielle Eigenschaften haben, die sie besonders attraktiv machen, haben wir versucht, diese speziellen Eigenschaften unten zu identifizieren. Wir haben auch auf entsprechende Trainingsressourcen hingewiesen. BAYESX hat eine Reihe von Besonderheiten, einschließlich der Handhabung von strukturierten (korrelierten) und unstrukturierten (unkorrelierten) Auswirkungen von räumlichen Kovariaten (geographische Daten) und unstrukturierten Zufallseffekten ungeordneter Gruppenindikatoren. Es erlaubt nicht-parametrische Beziehungen zwischen der Antwort und den Prädiktoren (generalisierte additive Modelle) und dies für kontinuierliche und diskrete Ergebnisse, kann es zu manipulieren und anzuzeigen geographischen Karten stat. uni-muenchen. de bayesxbayesx. html BUGS B ayesian Inferenz U singen G Ibbs S ampling ist wirklich eine flexible Sprache, die die Anpassung einer sehr breiten Palette von Modellen mit MCMC-Methoden ist dies eine sehr reiche Website entwickelt von der MRC Biostatistics Research Unit in Cambridge, die viele frei herunterladbare Software und detaillierte Handbücher mrc-bsu hat. cam. ac. ukbugsData und BUGS Code sind als Downloads von geog. qmul. ac. ukstaffcongdonp. html erhältlich. GeoBUGS GeoBUGS ist ein Add-on zu BUGS, das von einem Team im Imperial College entwickelt wurde, um räumliche Modelle zu passen und eine Reihe zu produzieren von Karten als Ausgabe MRC-bsu. cam. ac. uksoftwarebugsthebugs-Projekt-geobugs GLLAMM GLLAMM verpflichtet sich sinnvollerweise mit mehreren Ebenen latent Klasse und Faktoranalyse, adapative Quadratur die vollständige Wahrscheinlichkeit mit diskreten und normale Reaktion, und verfügt über Einrichtungen für die Montage nicht-parametrischer Modelle abzuleiten In denen die Verteilung auf der höheren Ebene nicht normal sein kann (Sie benötigen STATA, um diese Software auszuführen, ist diese Software besonders nützlich für die oben aufgeführten Modelle, kann aber langsam konvergieren. Diese Website ist auch eine reiche mit wachsender Anzahl von Downloads von Vorträgen und Papieren zeigt, wie der Ansatz in der Praxis verwendet werden können gllamm. orgSie können Materialien aus einem mehrstufigen Modellierung Kurs an der Lancaster University, die Beispiele für die Verwendung von GLLAMM für kontinuierliche und diskrete herunterladen Antworten. MIX MIX sind eine Reihe von eigenständigen Programmen, die eine Reihe von spezifischen Modellen, einschließlich gemischte Effekte, lineare Regression, gemischte Effekte logistische Regression für nominale oder ordinale Ergebnisse, Mixed-Effekte Probit Regression für ordinale Ergebnisse, Mixed-Effekte Poisson Regression, Und Mixed-Effects-Gruppierung-Zeit-Überlebensanalyse. Sie haben eine gemeinsame Schnittstelle, und vor allem sie berechnen die Wahrscheinlichkeit direkt, so dass Vergleich der Veränderung der Abweichung für verschachtelte Modelle. Das sind sowohl Versionen für Windows als auch für PowerMac und Solaris uic. eduhedekermix. html RR ist ein komplettes System für statistische Berechnungen und Grafiken und kann als Open Source-Implementierung der S-Sprache betrachtet werden, die wiederum der S-Plus-Software zugrunde liegt . Es ist frei verteilt unter der GNU General Public License und kann für kommerzielle Zwecke verwendet werden. Es funktioniert über eine breite Palette von Plattformen. Die neueste Version und die Dokumentation erhalten Sie über CRAN, das Comprehensive R-Archivnetz cran. r-project. org RS Normal-Theorie-Modelle sind in R mit lme - und nlme-Funktionen ausgestattet, die in Mixed-Effekt-Modellen in S - und S - PLUS von JC Pinheiro und DM Bates (2000) gibt es eine zusätzliche Unterstützung für dieses Buch bei cm. bell-labscmmsdepartmentssiaprojectnlme für diskrete Antworten gibt es die Funktion glmmPQL, die in der 4. Auflage der Modern angewandten Statistik mit S WN Venables und BD Ripley diskutiert wird Das Buch bezieht sich auch auf normale Theorie-Modelle gibt es Online-Support für das Buch bei stats. ox. ac. ukpubMASS4 Jeff Gill unterhält eine Website, die Hilfe, Tutorials und Verweise für diejenigen, die verwenden möchten R jgill. wustl. eduSiteHomepage. html Nützliche Software Und Makros PreML Es gibt eine sehr nützliche Utility geschrieben, um eine SPSS-Datei in ein MLwiN-Arbeitsblatt zu exportieren, ist es herunterladbar von Tom Snijders Website stat. gamma. rug. nl Diagnostics Tom Snijders Website enthält eine Reihe von MLwiN-Makros Zur Erstellung von Diagnosen und zur Anpassung eines sozialen Netzwerkmodells stat. gamma. rug. nlmlnmac. htm PINT Zur Ermittlung der entsprechenden erforderlichen Stichprobengrößen und Leistung in einem zweistufigen Modell gibt es eine manuelle OD Downloadable Software und ein Handbuch sind bei William T Grant Research erhältlich Tools Foundation DismapWin ist eine Public-Domain-Software für die statistische Analyse von epidemiologischen Karten ermöglicht die Analyse der unbemerkt Heterogenität mit Mischmodellen das Programm bietet eine Poisson-Regression Ansatz, der die Krankheit und die Exposition Daten personal. soton. ac. ukdab1f10Software. html PROC TRAJ ist Ein von Bob Jones geschriebenes SASreg-Verfahren, das für ein diskretes Mischungsmodell in Längsschnittdaten passt und dadurch das Nagels-Gruppen-Trajektorienmodell implementiert, ist eine sehr nützliche Stelle für diesen Modelltyp mit Downloads von Papieren eine trajektgruppenbasierte Modellierung von Longitudinaldatenexperten Webseiten Douglas Bates, der die LME - und NLME-Funktionen in R und S-plus entwickelt hat, hat eine Website unter stat. wisc. edu Bill Browne (der maßgeblich an der MCMC-Komponente von MLwiN beteiligt ist) hat eine große Anzahl von herunterladbaren Unterlagen bei seis. Bris. ac. uk David Draper hat eine Menge Material über die Bayes-Ansatz für hierarchische Modelle auf seiner Website: cse. ucsc. edu Tony Fielding hat nützliches Material auf geordnete kategorische Variablen, Endogenität und instrumentelle Variablen einschließlich MLwiN Makros auf seiner Website Andrew Gelman hat viele herunterladbare Papiere und Präsentationen auf mehrstufiger Modellierung mit einem starken Bayesian Geschmack stat. columbia. edu Harvey Goldstein, der der Anstifter der MLwiN Software ist, hat eine Anzahl von herunterladbaren Papieren auf seiner Web site Don Hedeker, der hinter dem gewesen ist MIX-Reihe von Programmen hat Vortragsfolien und Klassenanmerkungen auf Längsschnittanalyse auf Don Hedekers Website Joop Hoxs Website hat Papiere, Programme und Vorträge zum Download auf joophox. net Alastair Leyland hat extensiv verwendet mehrstufige Modellierung in der öffentlichen Gesundheit Bengt Muthen, der Entwickler ist von Mplus, die ermöglicht, Multi-Level-Faktoranalyse eine Website bei gseis. ucla. edufacultymuthenmuthen3.htm Jason Newsoms Multi-Level-Website hat die Diskussion über Themen wie Zentrieren, und wie zwischen festen und zufälligen Effekten upa. pdx. eduIOAnewsommlrclassdefault. htm David Rogosa - nützlich zu unterscheiden hat Links zu seinem Kurs Ausbildung 260 auf populären Methoden (einschließlich mehrstufige Modellierung und kausale Schlussfolgerung) und Bildung 351 auf Longitudinalanalyse stanford. edu Steve Raudenbushs LAMMP Website hat Veröffentlichungen und Pre-Prints und Links zu den Projekten, die er derzeit an www-personal arbeitet. umich. edu Tom Snijders Website stats. ox. ac. uk Subramanians Forschung Papiere über die Verwendung von Multi-Level-Modelle in der sozialen Epidemiologie und Gesundheit sowie Schulungsressourcen im Zusammenhang mit den Konzepten und Anwendung von mehrstufigen statistischen Methoden finden Sie unter hsph. harvard. edufacultyvenkata - sankaranarayanan. Das Amt für Verhaltens-und Sozialwissenschaften Forschung (OBSSR) haben einige große interaktive Multilevel-Modellierung Materialien. Beispiele für mehrstufige Modellierung Für eine interessante Diskussion darüber, was Multilevel-Modelle können (und nicht tun) finden Sie den Austausch bei stat. columbia. edu Für die Verwendung von Multilevel-Modelle in Social Network-Analyse, siehe stats. ox. ac. uk Für Papiere mit Multilevel Modellierung, siehe die Galerie der veröffentlichten Beispiele. Nach Modelltyp durchsuchbar. Tutorials in MCMC Schätzung MCMC Schätzung wird zunehmend verwendet, um komplexe Modelle zu schätzen gibt es die Anzahl der Seiten mit wirklich hilfreiche Ressourcen, um Ihnen den Start: Simon Jackmans Schätzung und Inferenz über Markov-Kette Monte Carlo: eine Ressource für Sozialwissenschaftler tamarama. stanford. edumcmc Jeff Gills Website ist eine Mine von Informationen in diesem Bereich, enthält es einige herunterladbare Kapitel aus seinem 2002 Buch Bayesian Methoden für die Social and Behavioral Sciences, die gründlich empfohlen werden soll jgill. wustl. eduSiteHomepage. html Es gibt eine nützliche Website für David Spiegelhalter, Keith Abrams und Jonathan Myles (2003) Bayesianische Ansätze für klinische Studien und Evaluierung der Gesundheitsversorgung. Wiley es enthält Downloads für die Beispiele, die Windoof und Excel-Tabellen verwenden, die einfache Analyse von Chancen-Verhältnis und Hazard Ratio Modelle auf der Grundlage einer normalen priors ermöglichen und Wahrscheinlichkeiten MRC-bsu. cam. ac. ukbayeseval Harold Lehmann Bayesian Kommunikation Bayes Analyse Prototypen auf - Linie hopkinsmedicine. orgBayesPrimaryPagesIndex. cfm Eine kurze Einführung in die grafische Modelle und Bayesian Networks ist bei cs. ubc. ca gefunden werden Für Software-Sample-Größe Anforderungen unter Verwendung vorherige Stellungnahme siehe Lawrence Josephs Bayesian Software Website medicine. mcgill. caepidemiologyJoseph um zu bestimmen, zu halten Up to date in diesem Bereich können Sie die MCMC Preprint Service statslab. cam. ac. uk Kausale Analyse Einführungsstellen Christopher Winships Counterfactual Causal Analysis in Soziologie Website bietet eine gute Einführung in die Entwicklungen in diesem Bereich wjh. harvard. edu Harvard School of Public Health-Programm auf CAUSAL INFERENCE in Epidemiologie und Allied Sciences hsph. harvard. educausalindex. htm Experten auf Ursachenanalyse Judea Pearl hat eine große Anzahl von Downloads von Vorträgen und Papiere ayes. cs. ucla. edujphome. html David Harding - www-persönlich. Umich. edu Software für die Kausalanalyse mit Beobachtungsdaten für R-basierte Matching-Software, die eine breite Palette von Techniken verwendet, siehe Gary Kings Website sekhon. berkeley. edumatching gibt es eine SPSS-Syntax-Datei für Neigung Scoring verfügbar auf John Painters Website unc. edu Einrichtungen in R für Multivariate und Propensity Score Matching Software geschrieben von Jasjeet Sekhon sekhon. berkeley. edumatching und Stata-Programme für ATT Schätzung basierend auf Propensity Score Matching sobecker. depscore. html Multi-Level-Modellierung und Ursachenanalyse der Columbia-Gruppe auf Bayes-Statistik, Multi-Level-Modellierung, kausale Inferenz und soziale Netzwerke haben eine Website bei stat. columbia. edu Es gibt Pre-Drucke und Publikationen auf Steve Raudenbushs Website - Suche nach Kausalen. Tony Fielding hat Material zu Endogenität und instrumentellen Variablen, einschließlich MLwiN-Makros, bei Tony Fielding Fehlende Daten Fehlende Daten sind ein anhaltendes Problem in sozialen und anderen Datensätzen. Eine Standardtechnik für die effiziente Handhabung von fehlenden Werten wird als multiple Imputation bezeichnet und die Software REALCOM-IMPUTE ist einzigartig, da sie für die Implementierung dieser Prozedur für 2-Level-Daten konzipiert wurde. Abgesehen von der Möglichkeit, mit 2-Ebenen-Daten behandeln kann es auch richtig kategorialen Daten, ob in der Antwort oder Prädiktor-Variablen in einem Modell. Eine Schnittstelle wird mit MLwiN zur Verfügung gestellt, die es Benutzern ermöglicht, das vollständige Verfahren durchzuführen und ihr endgültiges Modell halbautomatisch zu platzieren. Weitere Details über mehrere Imputation finden Sie unter missingdata. lshtm. ac. uk. Zum Herunterladen der Software, die frei verfügbar ist, gehen Sie zu Realcom - Imputation Hinweis: einige der Dokumente auf dieser Seite sind im PDF-Format. Um ein PDF zu sehen benötigen Sie den Adobe Acrobat Reader
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