If you have panel data, the simples

If you have panel data, the simplest approach in estimating your model is to pool all the years of data and apply ordinary least squares (OLS) so that you’re essentially ignoring the panel nature of the data. (I explain model estimation with pooled cross-sectional data in Chapter 16.) In that case, your model would look something like

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถ้าคุณมีข้อมูลแผง วิธีง่ายที่สุดในการประมาณแบบจำลองของคุณคือการ สระทุกปีข้อมูล และใช้สี่เหลี่ยมธรรมดาน้อยที่สุด (OLS) เพื่อให้คุณกำลังละเว้นลักษณะแผงของข้อมูลเป็นหลัก (ผมอธิบายแบบประเมินกับ pooled ป่วยข้อมูลในบทที่ 16) ในกรณีนี้ รุ่นของคุณจะมีลักษณะบางอย่างเช่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หากคุณมีข้อมูลแผงวิธีที่ง่ายที่สุดในการประเมินรูปแบบของคุณคือการสระว่ายน้ำทุกปีของข้อมูลและนำไปใช้อย่างน้อยสี่เหลี่ยมธรรมดา (OLS) เพื่อให้คุณไม่สนใจหลักธรรมชาติที่แผงของข้อมูล (ผมอธิบายการประมาณค่าแบบจำลองที่มีรวบรวมข้อมูลภาคตัดขวางในบทที่ 16) ในกรณีที่รูปแบบของคุณจะมีลักษณะดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ถ้าคุณมีข้อมูลแผง , วิธีที่ง่ายที่สุดในการประมาณแบบจำลองของคุณคือสระทั้งหมดปีของข้อมูล และใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS ) เพื่อที่คุณจะได้เป็นหลักไม่สนใจแผง ธรรมชาติของข้อมูล ( ผมอธิบายแบบรวมการตัดข้อมูลในบทที่ 16 ) ในกรณีที่รูปแบบของคุณจะมีลักษณะบางอย่างเช่น