There is much truth and singnifican

There is much truth and singnificance in the old adage in empirical economics, "garbage in equals
garbage out". It does not matter how powerful a given statistical technique or
mathematical tool may be, it cannot overcome problems that fundamentally reside in
the data themselves. Which variables to use? Are the selected variables consistent
with the concept and phenomena they are supposed to capture? What sources should
be used for which variables? What is the reliability of data that are compiled? Are
there measurement errors and outliers? These are questions that an applied
economist or econometrician embarking on a productivity measurement exercise
should always ask themselves. A comprehensive assessment of the alternatives and
data sources and a preliminary data editing exercise should precede any full-scale
empirical analysis involving DBA or econometric estimation SFA models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีความจริงมากและ singnificance ในสุภาษิตโบราณในสาขาเศรษฐศาสตร์เชิงประจักษ์คือ "ขยะในขยะเท่ากับ
ออกมา" มันไม่สำคัญว่าวิธีที่มีประสิทธิภาพเทคนิคทางสถิติที่กำหนดหรือ
เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่อาจจะไม่สามารถเอาชนะปัญหาที่ลึกซึ้งอาศัยอยู่ในข้อมูลของตัวเอง
ซึ่งตัวแปรที่จะใช้? เป็นตัวแปรที่เลือกสอดคล้อง
กับแนวคิดและปรากฏการณ์ที่พวกเขาควรจะจับ? สิ่งแหล่งที่มาควร
จะใช้สำหรับตัวแปร? ความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่มีการรวบรวมไว้คืออะไร? เป็น
มีข้อผิดพลาดในการวัดและค่าผิดปกติ? เหล่านี้เป็นคำถามที่นักเศรษฐศาสตร์
ประยุกต์หรือ econometrician เริ่มดำเนินการในการตรวจวัด
การออกกำลังกายควรจะถามตัวเองว่าครอบคลุมการประเมินทางเลือกและ
แหล่งข้อมูลและข้อมูลเบื้องต้นการแก้ไขการออกกำลังกายควรนำหน้าใด ๆ การวิเคราะห์เต็มรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับ
เชิงประจักษ์รุ่น DBA หรือเศรษฐประมาณ SFA

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีมากจริงและ singnificance ในดิฉันเก่าในเศรษฐศาสตร์ประจักษ์, "ขยะในเท่ากับ
ขยะออก" มันไม่สำคัญว่ามีประสิทธิภาพกำหนดสถิติเทคนิค หรือ
เครื่องมือทางคณิตศาสตร์อาจ มันไม่สามารถเอาชนะปัญหาที่อยู่ในพื้นฐาน
ข้อมูลเองได้ ตัวแปรที่จะใช้หรือไม่ มีตัวแปรที่เลือกที่สอดคล้องกัน
ด้วยแนวคิดและปรากฏการณ์พวกเขาควรจะจับหรือไม่ แหล่งที่ควร
ใช้สำหรับตัวแปรใด ความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่จะถูกคอมไพล์คืออะไร มี
มีข้อผิดพลาดในการวัดและ outliers เหล่านี้คือคำถามที่การใช้
นักเศรษฐศาสตร์หรือ econometrician ที่เริ่มดำเนินการในการออกกำลังกายวัดประสิทธิภาพ
ควรจะถามตัวเอง มีการประเมินทางเลือกที่ครอบคลุม และ
แหล่งข้อมูลและข้อมูลเบื้องต้นที่แก้ไขออกกำลังกายควรนำเอาการ
เกี่ยวข้องกับ DBA รุ่น SFA econometric ประเมินวิเคราะห์ผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มี singnificance และที่เป็นความจริงมากนักในคำ สุภาษิต โบราณที่ในเชิงเศรษฐศาสตร์"ขยะในเท่ากับ
ขยะออกไป" ไม่ว่าจะเป็นวิธีการอันทรงพลังเทคนิคทางสถิติได้รับหรือ
เครื่องมือทางคณิตศาสตร์อาจไม่สามารถเอาชนะปัญหาที่สำคัญอยู่ในข้อมูล
เอง ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญในการใช้งาน จะเป็นตัวแปรที่เลือกที่สอดคล้อง
พร้อมด้วยปรากฎการณ์และแนวความคิดที่จะได้รับการบอกให้ถ่าย ภาพ อะไรคือแหล่งกำเนิดควร
ถูกใช้สำหรับซึ่งตัวแปร อะไรคือความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่ได้รับ มี
outliers มีข้อผิดพลาดและการวัด เหล่านี้เป็นคำถามที่ econometrician
นักเศรษฐศาสตร์หรือนำไปใช้ที่ลงเรือสำหรับการใช้สิทธิการวัด ประสิทธิภาพ การทำงานที่
ควรถามตัวเองอยู่เสมอการประเมินผลการปฏิบัติงานที่ครอบคลุมในด้านของทางเลือกและแหล่ง
ข้อมูลและข้อมูลเบื้องต้นที่ใช้สิทธิการแก้ไขควรออกก่อนการวิเคราะห์แบบเต็มขนาด
ในเชิงประจักษ์ใดๆที่เกี่ยวข้องกับ dBA หรือรุ่น sfa ประเมินผลทางเศรษฐมิติ