in that category when the variable

in that category when the variable equals 0. For example, the sex
variable is 0.130 for the category indicating the wife is responsible
for attending meetings. This implies that households headed by
women are 13 percentage points more likely to have a wife as
being the one responsible for attending meetings than households
headed by men.
The remaining estimates are actual marginal effects and the
standard errors for all estimates are calculated via the delta
method. Note that since the categories are mutually exclusive that
the marginal effects across all categories sum to zero. That is, if a
variable increases the probability of being in any one category it
must decrease the probability of being in at least one other
category. (Although rounding errors may preclude the results
reported here from summing precisely to 0). The final column of
Table 4 indicates the value from a likelihood ratio test with a null
hypothesis that the variable has no effect in each of the outcomes.
A significant value indicates that the variable has overall statistical
significance at the signified level given that the variable is
distributed x2 with three degrees of freedom.
The bottompanel of Table 3 reports summary statistics including
the number of observations used for the estimation, the loglikelihood
value, and overall model significance (x2) from the null
model (i.e. without any explanatory variables). We have also
included a number of alternativemeasures of model fit included the
predicted count R-squared, which is simply the percentage of
correctly predicted categorizations, assuming the category predicted
is that one which has the highest estimated model
probability. The McFadden R-squared value is one minus the ratio
of the log-likelihood from the intercept only model to the specified
model. The Cox-Snell R-squared is a measure of improvement over
an intercept-only model. These Pseudo R-Squared measures are

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในประเภทตัวแปรเท่ากับ 0 ตัวอย่าง เพศตัวแปรคือ 0.130 สำหรับประเภทแสดงภรรยารับผิดชอบสำหรับการเข้าร่วมการประชุม หมายความว่า ครัวเรือนที่หัวหน้าโดยมี 13 จุดแนวโน้มที่จะมีภรรยาเป็นการชอบเข้าร่วมการประชุมกว่าครัวเรือนหัวชายการประเมินส่วนที่เหลือเป็นผลกำไรที่เกิดขึ้นจริงและมีคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับการประเมินทั้งหมดผ่านการเดลต้าวิธีการ หมายเหตุว่าตั้งแต่ประเภทแยกออกจากกันที่ผลกำไรในทุกประเภทรวมศูนย์ นั่นคือ ถ้าเป็นตัวแปรเพิ่มความน่าเป็นที่หนึ่งในนั้นต้องลดความเป็นไปได้ในอย่างน้อยหนึ่งอื่น ๆประเภท (แม้ว่าข้อผิดพลาดในการปัดเศษอาจห้ามผลรายงานที่นี่จากรวมแม่นยำเป็น 0) คอลัมน์สุดท้ายของตาราง 4 แสดงค่าจากการทดสอบอัตราส่วนโอกาสมีค่าเป็น nullสมมติฐานว่า ตัวแปรไม่มีผลแต่ละผลค่าสำคัญบ่งชี้ว่า ตัวแปรมีคำทางสถิติเป็นตัวแปรสำคัญที่กำหนดที่ระดับ signifiedกระจาย x 2 กับ 3 องศาความเป็นอิสระBottompanel ของ 3 ตารางรายงานสถิติสรุปรวมจำนวนการสังเกตที่ใช้ในการประเมิน การ loglikelihoodค่า และโดยรวม รูปแบบสำคัญ (x 2) จากการเป็น nullรูปแบบ (เช่นไม่มีตัวแปรอธิบาย) เรามียังรวมจำนวน alternativemeasures รุ่นที่พอดีอยู่คาดการณ์จำนวนลอการิทึม ซึ่งเป็นเพียงเปอร์เซ็นต์ของถูกคาดการณ์จัดประเภท สมมติว่าประเภทการคาดการณ์ที่เป็นหนึ่งซึ่งมีแบบประเมินที่สูงหรือไม่ความน่าเป็น การ McFadden ค่า r-squared เป็นหนึ่งลบ ด้วยอัตราส่วนของล็อกโอกาสจากจุดตัดแกนแบบจำลองเท่ากับที่ระบุไว้แบบจำลอง ค็อกซ์เซีลอการิทึมเป็นวัดพัฒนามีจุดตัดแกนเดียวแบบจำลอง มีมาตรการลอการิทึมเหล่านี้หลอก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในประเภทที่เมื่อตัวแปรเท่ากับ 0
ตัวอย่างเช่นเพศตัวแปร0.130
สำหรับประเภทที่แสดงให้เห็นภรรยาเป็นผู้รับผิดชอบในการเข้าร่วมการประชุม ซึ่งหมายความว่าผู้ประกอบการที่นำโดยผู้หญิงมี 13 คะแนนร้อยละแนวโน้มที่จะมีภรรยาเป็นเป็นคนที่รับผิดชอบในการเข้าร่วมการประชุมกว่าผู้ประกอบการที่นำโดยคน. ประมาณการที่เหลือเป็นผลกระทบเล็กน้อยที่เกิดขึ้นจริงและข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับการประมาณการทั้งหมดจะถูกคำนวณผ่านเดลต้าวิธี ทราบว่าตั้งแต่ประเภทที่มีร่วมกันพิเศษที่ผลกระทบที่ขอบทุกประเภทรวมศูนย์ นั่นคือถ้าตัวแปรเพิ่มความน่าจะเป็นของการอยู่ในหมวดหมู่ใดคนหนึ่งที่จะต้องลดความน่าจะเป็นของการอยู่ในอย่างน้อยหนึ่งอื่นๆหมวดหมู่ (แม้ว่าจะมีข้อผิดพลาดการปัดเศษอาจดักคอผลรายงานที่นี่จากข้อสรุปอย่างแม่นยำเพื่อ 0) คอลัมน์สุดท้ายของตารางที่ 4 แสดงถึงมูลค่าจากการทดสอบความน่าจะเป็นอัตราส่วนกับ null สมมติฐานที่ว่าตัวแปรไม่มีผลในแต่ละผล. ค่าอย่างมีนัยสำคัญที่บ่งชี้ว่าตัวแปรที่มีสถิติโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญในระดับที่มีความหมายที่กำหนดว่าตัวแปรกระจาย x2 กับสามองศาอิสระ. bottompanel ของตารางที่ 3 รายงานสถิติสรุปรวมจำนวนของการสังเกตที่ใช้ในการประมาณค่าที่loglikelihood คุณค่าและความสำคัญของรูปแบบโดยรวม (x2) จาก null รูปแบบ (เช่นตัวแปรโดยไม่ต้องอธิบายใด ๆ ) เรายังได้รวมจำนวนของ alternativemeasures พอดีรูปแบบรวมถึงการนับที่คาดการณ์R-แควร์ซึ่งเป็นเพียงร้อยละของcategorizations คาดการณ์ได้อย่างถูกต้องสมมติว่าประเภทที่คาดการณ์ไว้เป็นหนึ่งในรูปแบบที่มีประมาณสูงสุดที่น่าจะเป็น ค่า McFadden R-squared เป็นหนึ่งลบอัตราส่วนของโอกาสในการเข้าสู่ระบบจากตัดเพียงแบบจำลองเพื่อระบุรูปแบบ คอคส์ปราดเปรื่อง-R-แควร์เป็นตัวชี้วัดของการปรับปรุงกว่ารูปแบบการสกัดกั้นเท่านั้น เหล่านี้ Pseudo มาตรการ R-Squared เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในประเภทที่เมื่อตัวแปรมีค่าเท่ากับ 0 ตัวอย่างเช่น เซ็กส์
ตัวแปรคือ 0.130 สำหรับประเภทแสดงภรรยาเป็นผู้รับผิดชอบ
ที่มาเข้าร่วมการประชุม นอกจากนี้ ครัวเรือนที่นำโดย
ผู้หญิง 13 คะแนนร้อยละมีแนวโน้มที่จะมีภรรยาเป็น
เป็นหนึ่งที่รับผิดชอบเข้าร่วมการประชุมกว่า

หัวครัวเรือน โดยมนุษย์ประมาณการเหลือผลขอบที่เกิดขึ้นจริงและข้อผิดพลาดมาตรฐาน
ทั้งหมดประมาณการคำนวณผ่านทาง Delta
วิธี ทราบว่า ตั้งแต่ประเภทพิเศษร่วมกันที่
ส่วนผลทุกประเภทรวมศูนย์ นั่นคือ ถ้าตัวแปรเพิ่มความน่าจะเป็นของการ

ในหมวดหมู่ใด ๆหนึ่งมันต้องลดความน่าจะเป็นของการอย่างน้อยหนึ่ง
หมวดหมู่( แม้ว่าจะจับข้อผิดพลาดอาจขัดขวางการรายงานมาจากข้อสรุปแน่นอน
0 ) คอลัมน์สุดท้ายของ
โต๊ะ 4 บ่งชี้ค่าจากโอกาสการทดสอบอัตราส่วนกับสมมติฐานโมฆะ
ว่าตัวแปรไม่มีผลในแต่ละผลลัพธ์ .
ค่าสำคัญ พบว่า ตัวแปรที่มีนัยสำคัญทางสถิติ
โดยรวมที่ระดับ signified ระบุว่าตัวแปร
แจก X2 กับสามองศาอิสระ bottompanel
ของตารางที่ 3 รายงานสรุปสถิติรวมทั้ง
จำนวนของข้อมูลที่ใช้ในการประมาณค่า loglikelihood
และรูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . 05 ( x2 ) จากแบบจำลอง null
( คือไม่มีการอธิบายตัวแปร ) เรายังมี
รวมจำนวน alternativemeasures รูปแบบพอดี รวมนับ r-squared
ทำนายว่า ,ซึ่งเป็นเพียงร้อยละ
คาดการณ์ได้อย่างถูกต้อง categorizations , สมมติว่าประเภททำนาย
คือหนึ่งซึ่งได้สูงสุดประมาณแบบจำลอง
ความน่าจะเป็น ค่า r-squared McFadden เป็นหนึ่งลบด้วยอัตราส่วน
ของบันทึกโอกาสจากสกัดกั้นแบบรุ่นที่ระบุเท่านั้น

การ r-squared Cox นลเป็นวัดของการปรับปรุง
เป็นสกัดกั้นรุ่นเดียว .มาตรการเหล่านี้ r-squared เทียม