This is a salient example of how mi

This is a salient example of how misleading the ordinary least square estimates can be. Easter effect variable has an increasing positive effect from lower quantiles to upper quantiles. It is almost significant for all quantiles except 0.5 quantile. The OLS regression strongly overestimates the effect of Easter variable than the median quantile estimate. The school vacation estimate is not different from zero for any quantiles except 0.3 and 0.05 quantiles and has negative effect on the sales. The relationship between the sales and before holiday variable is positive. The effect of before holiday is significant for all quantiles and increases from lower quantiles to upper quantiles. The Austrian holiday variable has a negative effect and is significant from 0.2 to 0.8 quantiles. It has a decreasingeffect from lower quantiles to upper quantiles. The after holiday variable is not different from zero in most of the quantiles except 0.05, 0.4, and 0.8 quantiles.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นี้เป็นตัวอย่างที่เด่นของเข้าใจผิดประมาณการตารางน้อยธรรมดาจะได้อย่างไร แปรผลอีสเตอร์มีผลบวกเพิ่มขึ้นจาก quantiles ล่างไปบน quantiles มันเป็นเกือบสำคัญสำหรับ quantiles ทั้งหมดยกเว้น 0.5 quantile การถดถอยแบบ OLS อย่างยิ่ง overestimates ผลของอีสเตอร์แปรมากกว่าการประเมินเฉลี่ย quantile การประเมินโรงเรียนสถานไม่ใช่ศูนย์สำหรับใด ๆ quantiles ยกเว้น quantiles 0.3 และ 0.05 และมีผลกระทบต่อการขาย ความสัมพันธ์ ระหว่างการขาย และ ก่อนวันหยุดแปรเป็นค่าบวก ผลของก่อนวันหยุดที่มีความสำคัญเพิ่มจากล่าง quantiles บน quantiles และ quantiles ทั้งหมด ตัวแปรฮอลิเดย์ออสเตรียมีผล และอย่างมีนัยสำคัญจาก 0.2 0.8 quantiles Decreasingeffect จาก quantiles ล่างไปบน quantiles ได้ วันหยุดหลังจากที่ตัวแปรไม่ใช่ศูนย์ใหญ่ quantiles ยกเว้น 0.05, 0.4, 0.8 quantiles และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นี้เป็นตัวอย่างที่สำคัญของวิธีการที่ทำให้เข้าใจผิดปกติอย่างน้อยตารางประมาณการสามารถ อีสเตอร์ตัวแปรผลมีผลกระทบในเชิงบวกเพิ่มขึ้นจาก quantiles ล่างเพื่อ quantiles บน มันเกือบจะเป็นที่สำคัญสำหรับ quantiles ทั้งหมดยกเว้น 0.5 quantile ถดถอย OLS ขอ overestimates ผลของตัวแปรอีสเตอร์กว่าคาดการณ์ของ quantile ค่ามัธยฐาน ประมาณการวันหยุดโรงเรียนไม่แตกต่างจากศูนย์สำหรับ quantiles ใด ๆ ยกเว้น 0.3 และ 0.05 quantiles และมีผลกระทบต่อยอดขาย ความสัมพันธ์ระหว่างการขายและก่อนตัวแปรวันหยุดเป็นบวก ผลของวันหยุดก่อนที่จะมีความสำคัญสำหรับ quantiles และเพิ่มขึ้นจาก quantiles ล่างเพื่อ quantiles บน ตัวแปรวันหยุดออสเตรียมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญและเป็น 0.2-0.8 quantiles มันมี decreasingeffect จาก quantiles ล่างเพื่อ quantiles ส่วนบน ตัวแปรหลังจากวันหยุดไม่แตกต่างจากศูนย์ในส่วนของ quantiles ยกเว้น 0.05, 0.4 และ 0.8 quantiles

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้เป็นตัวอย่างที่สำคัญของวิธีการแฮ็กกำลังสองน้อยที่สุด ประมาณการได้ อีสเตอร์ผลตัวแปรมีการเชิงบวกจาก quantiles ล่างมุม quantiles . มันเป็นเกือบที่สำคัญทั้งหมด quantiles ยกเว้น 0.5 ควอนไทล์ . ทั้งการขอ overestimates ผลของอีสเตอร์ตัวแปรกว่าประมาณการควอนไทล์มัธยฐาน โรงเรียนวันหยุดพักผ่อนประมาณไม่แตกต่างจากศูนย์ใด quantiles ยกเว้น 0.3 และ 0.05 quantiles และมีผลทางลบต่อฝ่ายขาย ความสัมพันธ์ระหว่างการขายและวันหยุดก่อนตัวแปรที่เป็นบวก ผลของก่อนวันหยุดสำคัญทั้งหมด quantiles และเพิ่มขึ้นจาก quantiles ล่างมุม quantiles . ตัวแปรวันหยุดออสเตรียมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ จาก 0.2 และ 0.8 quantiles . มันมี decreasingeffect จาก quantiles ล่างมุม quantiles . หลังจากตัวแปรวันหยุดไม่แตกต่างจากศูนย์ในส่วนของ quantiles ยกเว้น 0.05 , 0.4 และ 0.8 quantiles .