The positivity constraint (not enfo

The positivity constraint (not enforced on the intercepts) described in equation (8) is the methodological nuance in this manuscript that is added to the DeSarbo and Cron (1988) procedure given the a priori theoretical structure implied between specified firm capabilities ð _X Þ and profitability ð _y Þ in the application. Given the RBV theory which postulates positive effects for capabilities (it is indeed intuitive to believe that more of a capability or resource cannot possibly decrease performance), problems of multi-collinearity can often flip signs in such linear models. This is even more of a potential problem in clusterwise regression in which the sample size is sequentially partitioned into groups (DeSarbo and Edwards, 1996). Unfortunately, the addition of such constraints complicates the computational aspect of the proposed new methodology as shown in Appendix 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Positivity ข้อจำกัด (ไม่บังคับใน intercepts) ในสมการ (8) เป็นการยกย่อง methodological ในฉบับนี้ที่เพิ่ม DeSarbo และ Cron (1988) ขั้นตอนให้เป็น priori โครงสร้างทฤษฎีนัยระหว่าง specified firm ความสามารถð _X ÞÞ _y ð profitability ในแอพลิเคชัน กำหนดทฤษฎี RBV ซึ่ง postulates ผลบวกสำหรับความสามารถ (เป็นจริงง่ายเชื่อว่า เพิ่มเติมความสามารถหรือทรัพยากรไม่อาจลดประสิทธิภาพการทำงาน), ปัญหาภาวะร่วมเส้นตรงหลายสามารถมัก flip สัญญาณในรูปแบบเชิงเส้นดังกล่าวได้ นี้เป็นมากขึ้นของปัญหาอาจเกิดขึ้นใน clusterwise ถดถอยซึ่งขนาดตัวอย่างเป็นลำดับแบ่งออกเป็นกลุ่ม (DeSarbo และเอ็ดเวิร์ด 1996) อับ การเพิ่มข้อจำกัดดังกล่าว complicates ด้านคำนวณของวิธีการใหม่ที่นำเสนอดังแสดงในภาคผนวก 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อ จำกัด positivity (ไม่บังคับใช้กับดัก) อธิบายไว้ในสมการ (8) เป็นแตกต่างกันนิดหน่อยวิธีการในต้นฉบับที่ถูกเพิ่มนี้เพื่อ DeSarbo และ Cron (1988) ขั้นตอนที่กำหนดเบื้องต้นโครงสร้างทางทฤษฎีโดยนัยระหว่าง speci สายเอ็ดสายความสามารถ RM ð _X Þและ ไฟโปร tability ð _Y Þในการประยุกต์ใช้ ได้รับทฤษฎี RBV ซึ่งสมมุติฐานผลในเชิงบวกสำหรับความสามารถ (มันเป็นงานง่ายแน่นอนที่จะเชื่อว่ามากขึ้นของความสามารถหรือทรัพยากรที่ไม่อาจลดประสิทธิภาพการทำงาน) ปัญหาของหลาย collinearity มักจะ fl สัญญาณไอพีในรูปแบบเชิงเส้นดังกล่าว นี้เป็นมากยิ่งขึ้นของปัญหาที่อาจเกิดการถดถอยใน clusterwise ที่ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีการแบ่งพาร์ติชันออกเป็นกลุ่มตามลำดับ (DeSarbo และเอ็ดเวิร์ดส์, 1996) แต่น่าเสียดายที่นอกเหนือจากข้อ จำกัด ดังกล่าวมีความซับซ้อนด้านการคำนวณที่เสนอวิธีการใหม่ตามที่แสดงในภาคผนวก 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีทั้งข้อจำกัด ( ไม่บังคับใช้บน intercepts ) อธิบายไว้ในสมการที่ ( 8 ) คือความแตกต่างในในต้นฉบับที่ถูกเพิ่มให้ desarbo cron ( 1988 ) และขั้นตอนที่ได้รับระหว่างทฤษฎีโครงสร้างโดยนัยระหว่างวัดจึงถ่ายทอดความสามารถð RM _x Þและโปรจึง tability ð _y Þในใบสมัครได้รับ RBV ทฤษฎีซึ่งสมมุติฐานในเชิงบวกสำหรับความสามารถมันย่อมง่ายที่จะเชื่อว่ามากขึ้นของความสามารถหรือทรัพยากรที่ไม่อาจลดประสิทธิภาพ ปัญหาของหลาย collinearity มักจะสามารถflสัญญาณ IP ในแบบเชิงเส้นเช่นนี้เป็นมากขึ้นของปัญหาที่อาจเกิดขึ้นใน clusterwise ถดถอยที่ขนาดตัวอย่างเป็นแบ่งออกเป็นกลุ่ม ( desarbo กับเอ็ดเวิร์ด , 1996 ) แต่น่าเสียดายที่นอกจากเรื่องแบบนี้มีความซับซ้อนด้านการคำนวณของวิธีการที่เสนอใหม่ ดังแสดงในภาคผนวกที่ 1