The two equations can each be estim

The two equations can each be estimated consistently with single-equation probit method. However, such a commonly used approach is inefficient because it ignores the correlation between the error terms εdv and εmv of the underlying stochastic utility function of a diversified cropping system and modern rice monoculture, respectively (Greene, 2003). We apply the bivariate probit model in order to circumvent this limitation. The bivariate probit model is based on the joint distribution of the two normally distributed variables and is specified as (Greene, 2003):
Where ρ is the correlation between dv and mv. The covariance is σdv,mv = ρσdvσmv. And μdv, μmv, σdv, and σdv are the means and standard deviations of the marginal distributions of dv and mv, respectively. The distributions are independent if and only if ρ=0. The full maximum likelihood estimation procedure is utilized using the software program NLOGIT-4 (ESI, 2007).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สองสมการแต่ละความอย่างสม่ำเสมอ ด้วยวิธี probit สมการเดียวกัน อย่างไรก็ตาม วิธีใช้โดยทั่วไปจะต่ำเนื่องจากมันละเว้นความสัมพันธ์ระหว่างข้อผิดพลาดข้อ εdv และ εmv ของฟังก์ชันอรรถประโยชน์แบบเฟ้นสุ่มแบบครอบระบบหลากหลายและทันสมัยเรื่อง ลำดับ (Greene, 2003) เราใช้แบบจำลอง probit bivariate เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดนี้ แบบจำลอง probit bivariate ตามการกระจายร่วมของสองตัวแปรปกติกระจาย และระบุเป็น (Greene, 2003): ที่ρเท่ากับความสัมพันธ์ระหว่าง dv และ mv แปรปรวนที่เป็น σdv, mv = ρσdvσmv และ μdv, μmv, σdv และ σdv เป็นพาหนะและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายกำไร dv และ mv ตามลำดับ การกระจายที่มีถ้าอิสระและเฉพาะเมื่อρ = 0 กระบวนการประเมินความเป็นไปได้สูงสุดเต็มถูกใช้ประโยชน์โดยใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์ NLOGIT-4 (ESI, 2007)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทั้งสองสมการแต่ละคนสามารถประมาณได้อย่างต่อเนื่องกับสมการเดียววิธี probit แต่อย่างไรก็ตามยังมีวิธีการที่ใช้กันทั่วไปจะไม่มีประสิทธิภาพเพราะมันไม่สนใจความสัมพันธ์ระหว่างเงื่อนไขข้อผิดพลาดและεdvεmvของฟังก์ชั่นยูทิลิตี้สุ่มพื้นฐานของระบบการปลูกพืชเชิงเดี่ยวที่หลากหลายและทันสมัยข้าวตามลำดับ (กรีน, 2003) เราใช้รูปแบบ probit bivariate ในการสั่งซื้อเพื่อหลีกเลี่ยงข้อ จำกัด นี้ รูปแบบ probit bivariate จะขึ้นอยู่กับการจัดจำหน่ายร่วมกันของสองตัวแปรกระจายตามปกติและมีการระบุเป็น (กรีน, 2003):
ในกรณีที่ρคือความสัมพันธ์ระหว่าง DV และเอ็มวี แปรปรวนเป็นσdv, mv = ρσdvσmv และμdv, μmv, σdvและσdvเป็นวิธีการและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายส่วนเพิ่มของ DV และ mv ตามลำดับ การกระจายความเป็นอิสระและถ้าหากρ = 0 ความน่าจะเป็นสูงสุดเต็มรูปแบบขั้นตอนการประมาณค่าใช้ใช้โปรแกรมซอฟแวร์ NLOGIT-4 (ESI 2007)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สองสมการสามารถละประมาณอย่างต่อเนื่องด้วยวิธีตัวสมการเดียว อย่างไรก็ตาม เช่นวิธีการที่ใช้คือไม่ได้ผลเพราะมันไม่สนใจความสัมพันธ์ของเงื่อนไขข้อผิดพลาดและε DV ε MV ของต้นแบบเชิงสุ่มฟังก์ชันอรรถประโยชน์ของระบบการปลูกพืชเชิงเดี่ยว ข้าวที่หลากหลายและทันสมัย ตามลำดับ ( กรีน , 2003 )เราสมัครโดยใช้ตัวแบบโพรบิทเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดนี้ วันโดยใช้ตัวแบบโพรบิทจะขึ้นอยู่กับการแจกแจงร่วมของทั้งสองการกระจายปกติตัวแปรและระบุเป็น ( กรีน , 2003 ) :
ที่ρคือความสัมพันธ์ระหว่าง DV และ MV . . การร่วมเป็นσ DV , MV = ρσ DV σ MV . และ μ DV , μ MV σ DV ,และ σ DV เป็นค่าเฉลี่ยของการแจกแจงค่าใช้จ่าย DV และ MV . ตามลำดับ กระจายเป็นอิสระ ถ้าและเพียงถ้าρ = 0 เต็มความเป็นไปได้สูงสุดประมาณกระบวนการใช้ใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์ nlogit-4 ( ESI )
, )