简介：摘 要：多水平模型是最近提出的一种用于处理带层级的资料的统计学方法，已被广泛地运用于经济研究中。在此基础上，本文拟采用实证研究方法，从实证角度对区域增长与区域增长之间的相关性进行实证研究，以期为本文的研究提供新的思路和方法。将多水平模式与传统的静态模式进行对比分析，有助于更好地认识和运用这两种模式；本文将多水平面板数据建模与多水平模型相融合，为后续研究开辟了一条全新的理论思路，无论在学术研究还是在实践中均有重大的实用价值。
简介：摘要：纵向数据在社会科学、医学和经济学等领域的研究中扮演着重要角色，然而数据缺失问题常常对研究结果的准确性和可靠性造成挑战，本研究旨在探讨不同的纵向数据缺失处理方法对分析模型的影响，评估了多重插补法、最大似然法、加权分析法等处理方法在不同缺失机制下的表现，研究发现缺失处理方法的选择显著影响模型估计的偏差和效率，本研究为研究者在面对纵向数据缺失问题时提供了方法选择的参考依据，有助于提高纵向数据分析的准确性和可靠性。
多水平模型及静态面板数据模型的比较研究
纵向数据缺失处理对分析模型影响的研究
