| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| 第一节 研究背景 | 第8-9页 |
| 第二节 研究意义 | 第9-10页 |
| 第三节 国内外的研究动态 | 第10-13页 |
| 一 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 二 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 第四节 研究目的 | 第13页 |
| 第五节 论文的框架结构 | 第13-14页 |
| 第二章 多水平模型及混合线性模型介绍 | 第14-21页 |
| 第一节 多水平模型理论 | 第14-19页 |
| 一 无条件两水平模型 | 第14-15页 |
| 二 条件两水平模型 | 第15-16页 |
| 三 两水平发展模型 | 第16页 |
| 四 一般两水平模型 | 第16-17页 |
| 五 模型估计方法 | 第17页 |
| 六 模型的检验 | 第17-19页 |
| 第二节 混合线性模型简介 | 第19-21页 |
| 一 混合线性模型 | 第19-20页 |
| 二 多水平模型写成混合线性模型 | 第20-21页 |
| 第三章 变量选择方法介绍 | 第21-30页 |
| 第一节 一般线性模型常见变量选择方法简介 | 第22-26页 |
| 一 AIC变量选择准则 | 第23页 |
| 二 BIC(Bayesian Information Criterion)准则 | 第23-24页 |
| 三 Cp变量选择准则 | 第24页 |
| 四 Lasso算法 | 第24-26页 |
| 第二节 混合线性模型变量选择方法简介 | 第26-30页 |
| 一 AIC变量选择准则 | 第26页 |
| 二 BIC变量选择准则 | 第26页 |
| 三 基于改进的Cholesky decomposition的Lasso方法 | 第26-30页 |
| 第四章 基于红河州数据的实证分析 | 第30-46页 |
| 第一节 数据说明 | 第30-31页 |
| 第二节 实际建模分析 | 第31-46页 |
| 一 检验数据的层次结构 | 第31-33页 |
| 二 无条件两水平发展模型 | 第33-35页 |
| 三 多变量两水平发展模型 | 第35-40页 |
| 四 多变量两水平模型 | 第40-45页 |
| 五 模型结果分析 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 | 第50-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在读期间的研究成果 | 第62页 |