5. Results5.1. Results of the regre

5. Results
5.1. Results of the regression analysis
The model specifications were estimated using panel corrected
least squares (Williams, 2000). Each of the specifications
has 189 observations allocated to 92 clusters. Table 3
shows the results for the combinations of C1 to C3 with the
landscape specification L1. R2 ranges from 0.68 to 0.70; coastal
specification C3 has the highest R2. Table 4 shows the results
for the coastal combinations C1 and C2 with the landscape
specification L2.6 The landscape specification L2 has R2 values
of 0.66 and 0.65 for the specifications C1 and C2 respectively;
these are slightly lower than for the combination with the
landscape specification L1. Each of the specifications passes
the Ramsay RESET test for correct functional form (the pvalues
range from 0.09 to 0.38).
The results for the variables describing the type of accommodation
are highly significant and positively related to price.
As can be expected the coefficient of the dummy variable
HOTEL is much higher than that of BANDB; hotels are a much
greater leap in quality than bed and breakfast establishments
are from rooms in private accommodation. Hence, a greater
price difference can be expected. The coefficient of the variable
HOTEL is significant at the 0.5% level for all specifications. The
coefficient of the variable BANDB for the specification combinations
L1 is significant at the 0.5% level, and f

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. ผลลัพธ์5.1. ผลของการวิเคราะห์ถดถอยข้อมูลจำเพาะรุ่นถูกประเมินโดยใช้แผงที่แก้ไขกำลังสองน้อยสุด (วิลเลียมส์ 2000) แต่ละข้อกำหนดมีข้อสังเกตุที่ 189 ปันส่วนกับคลัสเตอร์ 92 ตาราง 3แสดงผลลัพธ์สำหรับชุด C1 C3 มีการแนวนอนสเปค L1 ช่วง R2 จาก 0.68 0.70 ชายฝั่งทะเลข้อมูลจำเพาะเกี่ยวกับ C3 มี R2 สูงสุด ตาราง 4 แสดงผลสำหรับชายฝั่งชุด C1 และ C2 กับภูมิทัศน์ข้อมูลจำเพาะ L2.6 ข้อมูลจำเพาะเกี่ยวกับภูมิทัศน์ L2 มีค่า R20.66 และ 0.65 สำหรับข้อมูลจำเพาะของ C1 และ C2 ตามลำดับมีเล็กน้อยต่ำกว่าสำหรับชุดที่มีการแนวนอนสเปค L1 ผ่านข้อกำหนดของแต่ละแบบฟอร์มทำงานถูกต้อง (pvalues ทดสอบการตั้งค่าแรมเซย์ช่วงจาก 0.09 0.38)ผลลัพธ์สำหรับตัวแปรที่อธิบายประเภทของที่พักสำคัญมาก และเกี่ยวข้องบวกราคามีคาดว่าค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรที่กระพริบโรงแรมจะสูงกว่าที่ BANDB โรงแรมมีมากมายกระโดดสูงในคุณภาพกว่าซักพักและอาหารเช้ามีห้องพักส่วนตัว ดังนั้น มากขึ้นสามารถคาดหวังผลต่างราคา ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรโรงแรมได้อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.5% สำหรับรายละเอียดทั้งหมด ที่สัมประสิทธิ์ของการ BANDB ตัวแปรสำหรับชุดข้อมูลจำเพาะL1 เป็นอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.5% และ f

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5. ผล
5.1 ผลของการวิเคราะห์การถดถอยข้อกำหนดรูปแบบการประมาณโดยใช้แผงแก้ไขน้อยสแควร์(วิลเลียมส์, 2000) แต่ละข้อกำหนดที่มี 189 ข้อสังเกตการจัดสรรให้กับ 92 กลุ่ม ตารางที่ 3 แสดงผลสำหรับการรวมกันของการ C1 C3 กับข้อกำหนดภูมิทัศน์L1 R2 ช่วง 0.68-0.70; ชายฝั่งข้อกำหนด C3 มีสูงสุด R2 ตารางที่ 4 แสดงผลสำหรับชุดชายฝั่งC1 และ C2 กับภูมิทัศน์ข้อกำหนดL2.6 ข้อกำหนดภูมิทัศน์ L2 R2 มีค่า0.66 และ 0.65 สำหรับข้อกำหนด C1 และ C2 ตามลำดับเหล่านี้จะต่ำกว่าเล็กน้อยสำหรับการรวมกันกับที่สเปคภูมิทัศน์L1 แต่ละข้อกำหนดที่ผ่านRamsay RESET ทดสอบสำหรับรูปแบบการทำงานที่ถูกต้อง (คน pvalues ​​ช่วง 0.09-0.38). ผลสำหรับตัวแปรอธิบายประเภทของที่พักเป็นอย่างมากที่สำคัญและสัมพันธ์เชิงบวกกับราคา. ที่สามารถคาดว่าค่าสัมประสิทธิ์ของ ตัวแปรหุ่นโรงแรมจะสูงกว่าที่Bandb; โรงแรมที่เป็นมากก้าวกระโดดมากขึ้นในสถานประกอบการที่มีคุณภาพกว่าเตียงและอาหารเช้าจากห้องพักในที่พักที่เป็นส่วนตัว ดังนั้นมากขึ้นราคาแตกต่างกันสามารถคาดหวัง ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรโรงแรมที่มีความสำคัญในระดับ 0.5% สำหรับรายละเอียดทั้งหมด ค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปร Bandb สำหรับสเปครวมกันL1 ที่มีความสำคัญในระดับ 0.5% และเอฟ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . ผลลัพธ์
5.1 ผลของการวิเคราะห์การถดถอย
รูปแบบกำหนดได้ประมาณที่ใช้แผงแก้ไข
Least Squares ( Williams , 2000 ) แต่ละข้อกําหนด
มี 189 สังเกตจัดสรร 92 กลุ่ม ตารางที่ 3 แสดงผล
ชุดค่าผสมของ C1 กับ C3 กับ
ภูมิสเปคภาษาไทย อาร์ทู ช่วงตั้งแต่ 0.68 0.70 ; C3 ข้อกำหนดชายฝั่ง
มี R2 สูงสุดตารางที่ 4 แสดงผล
สำหรับผสมกับแนวชายฝั่ง C1 และ C2
สเปค l2.6 ภูมิทัศน์สเปค L2 ได้ R2 ค่า
ของ 0.66 และ 0.65 สำหรับกำหนด C1 และ C2 ตามลำดับ ;
เหล่านี้เป็นเล็กน้อยต่ำกว่าสำหรับการรวมกันกับ
ภูมิสเปคภาษาไทย แต่ละคุณสมบัติผ่าน
แรมเซย์ตั้งค่าการทดสอบการทำงาน ( pvalues
แบบฟอร์มที่ถูกต้องช่วงจาก 0.09 0.38 ) .
ผลตัวแปรที่อธิบายชนิดของที่พัก
สูงอย่างมีนัยสำคัญ และมีความสัมพันธ์ทางบวกกับราคา .
ที่สามารถคาดหวังสัมประสิทธิ์ของตัวแปรหุ่น
โรงแรมจะสูงกว่าที่ของ bandb ; โรงแรมเป็นมากกว่ากระโดดในคุณภาพกว่าเยอะ

และสถานประกอบการอาหารเช้าเตียง จากห้องในที่พักส่วนตัว ดังนั้น มากกว่า
ราคาแตกต่างกันสามารถคาด สัมประสิทธิ์ของตัวแปร
โรงแรม อย่างมีนัยสำคัญ ที่ระดับ 0.5% สำหรับข้อกำหนดทั้งหมด
สัมประสิทธิ์ของตัวแปร bandb สำหรับสเปคชุด
l1 อย่างมีนัยสำคัญ ที่ระดับ 0.5% และ F