The different data sets — the curre

The different data sets — the current data set is much larger — lead to a first significant difference. Column 3 uses their categories but the ordered probit model for estimation. This leads to two further consumption categories that becomesignificant: health care and dining out. Column 4 uses my consumption categories but their OLS regression.25 In comparison to column 2, household products are additionally significant. Column 5 shows my baseline results. Clearly, there are stark differences, particularly, there are many more significant consumption categories in column 5. Moving from column 1 to 5 shows that the difference in the results comes from a combination of varying data, categorization ofconsumption goods, and the estimation model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน — ชุดข้อมูลปัจจุบันมีขนาดใหญ่กว่ามาก — นำไปสู่ความแตกต่างที่มีนัยสำคัญเป็นอันดับแรก คอลัมน์ 3 ใช้หมวดหมู่แต่ใช้แบบจำลอง probit ที่สั่งสำหรับการประมาณค่า สิ่งนี้นำไปสู่การบริโภคอีกสองประเภทที่สำคัญ: การดูแลสุขภาพและการรับประทานอาหารนอกบ้าน คอลัมน์ 4 ใช้หมวดหมู่การบริโภคของฉันแต่ใช้การถดถอย OLS25 เมื่อเปรียบเทียบกับคอลัมน์ 2 ผลิตภัณฑ์ในครัวเรือนก็มีความสำคัญเพิ่มเติม คอลัมน์ 5 แสดงผลลัพธ์พื้นฐานของฉัน เห็นได้ชัดว่ามีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มีหมวดหมู่การบริโภคที่สำคัญอีกมากมายในคอลัมน์ 5 การย้ายจากคอลัมน์ 1 ถึง 5 แสดงให้เห็นว่าความแตกต่างในผลลัพธ์มาจากการรวมกันของข้อมูลที่ต่างกัน การจัดหมวดหมู่ของสินค้าอุปโภคบริโภค และแบบจำลองการประมาณค่า .

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน - ชุดปัจจุบันมีขนาดใหญ่กว่ามาก - นำไปสู่ความแตกต่างที่สำคัญครั้งแรก คอลัมน์ 3 ใช้หมวดหมู่ของพวกเขา แต่ใช้โมเดล probit ตามลำดับเพื่อประมาณการ ส่งผลให้อีก 2 หมวดการบริโภค
ที่สำคัญการดูแลสุขภาพ และการรับประทานอาหารนอกบ้าน คอลัมน์ 4 ใช้หมวดหมู่การบริโภคของฉัน แต่ใช้การถดถอย OLS ของพวกเขา 25 ผลิตภัณฑ์ในครัวเรือนมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อเทียบกับคอลัมน์ 2 คอลัมน์ที่ 5 แสดงผลลัพธ์พื้นฐาน เห็นได้ชัดว่ามีความแตกต่างที่ชัดเจนโดยเฉพาะคอลัมน์ที่ 5 มีหมวดหมู่การบริโภคที่สําคัญกว่ามากมาย การย้ายจากคอลัมน์ที่ 1 ถึงคอลัมน์ที่ 5 แสดงให้เห็นว่าความแตกต่างของผลลัพธ์มาจากการรวมกันของข้อมูลที่แตกต่างกัน
สินค้าอุปโภคบริโภค และแบบจำลองการประมาณการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน-ชุดข้อมูลปัจจุบันมีขนาดใหญ่กว่ามาก-นําไปสู่ความแตกต่างที่สําคัญครั้งแรก คอลัมน์ที่3ใช้หมวดหมู่ของพวกเขาแต่ใช้แบบจําลองหน่วยความน่าจะเป็นที่สั่งซื้อสําหรับการประมาณ ซึ่งนําไปสู่การบริโภคอีกสองประเภท
สิ่งสําคัญ:การดูแลสุขภาพและการรับประทานอาหารนอกบ้าน คอลัมน์ที่ 4 ใช้หมวดผู้บริโภคของฉัน แต่ OLS ของพวกเขากลับ. 25ผลิตภัณฑ์ในครัวเรือนมีความสําคัญมากกว่าคอลัมน์2 คอลัมน์ที่5แสดงผลพื้นฐานของฉัน เห็นได้ชัดว่ามีความแตกต่างที่ชัดเจนโดยเฉพาะอย่างยิ่งในคอลัมน์ที่5มีหมวดหมู่การบริโภคที่สําคัญมากขึ้น ย้ายจากคอลัมน์ที่ 1 ไปยังคอลัมน์ที่ 5 แสดงให้เห็นว่าความแตกต่างในผลลัพธ์มาจากข้อมูลที่แตกต่างกัน การจําแนกประเภท
สินค้าอุปโภคบริโภคและแบบจําลองการประมาณ