這次要介紹的這篇，使用Mask-LM的生成方式，可以達到最頂尖的FID/FVD分數，取得超越Diffusion Model的生成品質，並兼顧了生成速度，讓我們一起從MAGVIT開始，逐步理解到MAGVIT-V2，相信能讓對於最新影像生成領域有興趣的讀者，感到收穫滿滿。

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帶你用上帝視角，針對市面上具有高度價值的影片/論文/書籍，用東方取象，與西方邏輯辯證的角度同時出發，跟著我一起來探討宇宙萬事萬物的本質，隨時隨地都可以來一場說走就走的思維旅行。作者在台積電 / 聯發科等科技產業有累計10年的資歷，近期對於人工智慧，東方易經，西方辯證邏輯，還有佛法向內求有深度興趣。

Groupmean centering是一種常用的資料預處理方法，特別是多層次分析，若要使用Rights & Sterba (2019)(2019) 發展出R2 (R＆S)，要對需要將層次1的變項和交互作用都 Groupmean centering。本文介紹使用R和SPSS操作方法

文章內容以圖像式和步驟化方式，教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus)，執行多種統計方法。此外，我還會分享一些學術和科技新知，幫助您在學術之路上走得更順利。

本文章將介紹實務中進行HLM會需要注意的事項，包含樣本量要求、基本假設、計算解釋變異量和HLM建構策略。



接續第三章內容，有時候多層次資料不只一個層次，可能具有多種層次，例如:學生屬於某個學校，而學校又屬於某個縣市。本章主要說明三層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解三層次之隨機截距斜率模型概念和操作。


接續第二章內容，本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從公式開始，然後在教學SPSS視窗和語法操作，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距斜率模型概念和操作。


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本章主要說明雙層次之隨機截距模型的公式和SPSS操作，我們先從最簡單的一個Level 1固定自變項模型開始，到複雜的兩個Level 1和1個Level 2固定自變項模型，相信看完後，讀者就會了解雙層次之隨機截距模型概念和操作。


階層線性模式(MLM) 或是多層次模式(HLM)可以說是當代社會科學研究重要的統計方法學。現實中，我們收集到的資料可能巢套在不同層層次的單位當中。這種巢套關係很容易違反資料獨立性的假設導致許多傳統統計方法無法使用，本文將從簡單的公式說明多層次資料的問題，並介紹HLM的概念。


多層次資料若使用傳統的中介分析容易導致結果偏誤，所以多層次中介分析旨在解決此問題，本次介紹如何透過MLmed進行多層次中介分析，本文將透過不同案例說明多層次中介分析包含1-1-1 模型和2-1-1模型，也會說明加入調節變項案例，還有多重中介變項案例。每個案例都會講解如何操作和判讀報表。