That is, the observed average indus

That is, the observed average industry return is the sum of µ, the industry effect a; and weighted averages of the business-unit effects and errors within that industry.
Working with sample A, it is a simple matter to compute y; for each of the 242 industries and to then calculate the sample variance s; among these industry returns. The result is s; = 61.90. How good an estimate is this of a;? Examining (8), it should be clear upon reflection that s; overestimates a;. The variance among industry returns will be a; plus terms in a and a;. That is, industry returns vary from one another because of industry effects and because of the random impact of business-unit effects and errors on computed industry returns. To develop an expression for Es; in terms of variance com­ ponents, first note that

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ อุตสาหกรรมเฉลี่ยสังเกตคืนผลรวมของเขต ผลกระทบอุตสาหกรรมการ และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของผลกระทบหน่วยธุรกิจและข้อผิดพลาดภายในอุตสาหกรรมที่ ทำงานด้วยตัวอย่าง มันเป็นเรื่องง่ายในการคำนวณ y สำหรับแต่ละอุตสาหกรรม 242 และคำนวณ s ผลต่างตัวอย่าง ในหมู่เหล่าอุตสาหกรรมกลับ ผลที่ได้คือ s = 61.90 วิธีที่ดีการประเมินเป็นของ; ตรวจสอบ (8), ควรจะชัดเจนเมื่อสะท้อนที่ s overestimates; ส่งกลับค่าผลต่างระหว่างอุตสาหกรรมจะมี และเงื่อนไขใน การ และ คือ อุตสาหกรรมกลับแตกต่างจากที่อื่นเนื่อง จากลักษณะอุตสาหกรรม และเนื่อง จากผลกระทบแบบสุ่มหน่วยธุรกิจและข้อผิดพลาดในการส่งกลับคำนวณอุตสาหกรรม การพัฒนานิพจน์สำหรับ Es ในแง่ของผลต่าง com ponents ครั้งแรกทราบว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นั่นคือที่สังเกตผลตอบแทนเฉลี่ยของอุตสาหกรรมคือผลรวมของμผลอุตสาหกรรม; .
และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของผลกระทบที่ธุรกิจหน่วยและข้อผิดพลาดในอุตสาหกรรมที่ทำงานกับตัวอย่างมันเป็นเรื่องง่ายในการคำนวณปี; สำหรับแต่ละอุตสาหกรรม 242 และจากนั้นคำนวณความแปรปรวนของกลุ่มตัวอย่างนั้น ผลตอบแทนในกลุ่มอุตสาหกรรมเหล่านี้ ผลที่ได้คือ s; = 61.90 วิธีการที่ดีประมาณนี้ของ ;? การตรวจสอบ (8) ก็ควรมีความชัดเจนเมื่อสะท้อนที่ s; overestimates ;. ความแปรปรวนของผลตอบแทนในกลุ่มอุตสาหกรรมจะเป็น; บวกในแง่และ ;. นั่นคือผลตอบแทนที่แตกต่างจากอุตสาหกรรมอีกคนหนึ่งเนื่องจากผลของอุตสาหกรรมและเพราะผลกระทบแบบสุ่มของผลกระทบทางธุรกิจหน่วยและข้อผิดพลาดในการคำนวณผลตอบแทนในอุตสาหกรรม เพื่อพัฒนาแสดงออกเอส; ในแง่ของการ ponents คอมแปรปรวนโน้ตตัวแรกที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นั่นคือ พบว่าค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมกลับคือผลรวมของµ , อุตสาหกรรมผล และถัวเฉลี่ยของหน่วยธุรกิจผลกระทบและความผิดพลาดภายในอุตสาหกรรมนั้นทำงานกับตัวอย่าง , มันเป็นเรื่องง่ายที่จะหา Y ; ทั้ง 242 อุตสาหกรรม และคำนวณหาค่าความแปรปรวนของตัวอย่าง ระหว่างผลตอบแทนของอุตสาหกรรมเหล่านี้ ผลที่ได้คือ s ; = 61.90 . ยังไงประมาณนี้ของ ; ? การตรวจสอบ ( 8 ) ควรล้างเมื่อสะท้อนว่า s ; overestimates ; . ความแปรปรวนระหว่างผลตอบแทนอุตสาหกรรมจะเป็น บวกแง่ในและ . นั่นคือผลตอบแทนอุตสาหกรรมแตกต่างไปจากคนอื่น เพราะผลอุตสาหกรรม และเนื่องจากผลกระทบแบบสุ่มของผลกระทบของหน่วยธุรกิจ และข้อผิดพลาดในการคำนวณผลตอบแทนของอุตสาหกรรม เพื่อพัฒนาสำนวนสำหรับ ES ; ในแง่ของความแปรปรวน com องส่วนประกอบโดยทั่วไป แรก ทราบว่า