To reduce the magnitude of the unex

To reduce the magnitude of the unexplained location specific component, we estimate a separate model to explain the cluster specific error terms. As regressors, cluster means of the household specific variables are obtained from the census at enumeration area level and merged into the survey data set. This is a common procedure in poverty mapping. It amounts to explaining spatial autocorrelation between factors common to a household in a given PSU. To the extent that households attend the same school, make use of the same source of fuel wood, or water and have similar access to markets, this procedure is likely to go a long way in explaining spatial autocorrelation. Yet, various rather obvious determinants of spatial autocorrelation cannot be obtained from the census. Population and tree density, soil type and quality, access to infrastructure are examples of such information. By building an integrated dataset with census and biomass information, we are able to include such bio-physical information in explaining spatial autocorrelation. We estimate equation 1 taking into consideration the location and heteroscedasticity component of the disturbance term. Survey weights are included in some of the regressions depending on the Hausman test (see Deaton, 1997) results for whether the regressions should be weighted or unweighted.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อลดขนาดของคอมโพเนนต์เฉพาะของสถานที่ไม่คาดหมายของ เราประเมินแบบแยกเพื่ออธิบายเงื่อนไขข้อผิดพลาดเฉพาะคลัสเตอร์ เป็น regressors วิธีคลัสของตัวแปรเฉพาะครัวเรือนที่ได้จากสำมะโนประชากรในระดับพื้นที่การแจงนับ และผสานเป็นชุดข้อมูลการสำรวจ นี้เป็นขั้นตอนทั่วไปในการทำแผนที่ความยากจน มันข่มอธิบาย autocorrelation เชิงพื้นที่ระหว่างปัจจัยทั่วไปของครัวเรือนในการกำหนด PSU ที่ครัวเรือนเข้าร่วมโรงเรียนเดียวกัน ทำให้ใช้ของแหล่งที่มาเดียวกันไม้เชื้อเพลิง หรือน้ำ และมีคล้ายตลาด ขั้นตอนนี้จะมีแนวโน้มจะไปทางยาวในการอธิบายเชิงพื้นที่ autocorrelation ยัง ไม่รับต่าง ๆ ค่อนข้างชัดเจนดีเทอร์มิแนนต์ของ spatial autocorrelation จากสำมะโนประชากร ประชากรและความหนาแน่นของต้นไม้ ชนิดและดินคุณภาพ การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานเป็นตัวอย่างของข้อมูลดังกล่าว โดยการสร้างชุดข้อมูลการรวมข้อมูลสำมะโนประชากรและชีวมวล เราจะสามารถรวมถึงข้อมูลทางกายภาพชีวภาพดังกล่าวอธิบาย spatial autocorrelation เราประมาณการสมการ 1 คำนึงถึงตำแหน่งและคอมโพเนนต์ heteroscedasticity รบกวนระยะเวลาของการ ตุ้มน้ำหนักที่สำรวจมีอยู่บางที่แสดงขึ้นอยู่กับการ Hausman ผล (ดู Deaton, 1997) สำหรับว่าที่แสดงควรถ่วงน้ำหนัก หรือ unweighted ทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อลดขนาดของสถานที่ตั้งองค์ประกอบที่เฉพาะเจาะจงไม่ได้อธิบายเราประเมินรูปแบบที่แยกต่างหากเพื่ออธิบายข้อกำหนดข้อผิดพลาดคลัสเตอร์ที่เฉพาะเจาะจง ในฐานะที่เป็น regressors กลุ่มหมายถึงการใช้ในครัวเรือนตัวแปรเฉพาะที่ได้รับจากการสำรวจสำมะโนประชากรในระดับพื้นที่และการแจงนับรวมเป็นชุดข้อมูลการสำรวจ นี่คือขั้นตอนการร่วมกันในการทำแผนที่ความยากจน มันจะมีจำนวนอธิบายอัตอวกาศระหว่างปัจจัยร่วมกันเพื่อใช้ในครัวเรือนในมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ได้รับ ในกรณีที่ผู้ประกอบการเข้าเรียนในโรงเรียนเดียวกันใช้ประโยชน์จากแหล่งเดียวกันของฟืนหรือน้ำและมีการเข้าถึงตลาดที่คล้ายกับขั้นตอนนี้มีแนวโน้มที่จะไปทางยาวในการอธิบายอัตเชิงพื้นที่ แต่ปัจจัยต่างๆค่อนข้างชัดเจนของอัตอวกาศไม่สามารถหาได้จากการสำรวจสำมะโนประชากร ประชากรและความหนาแน่นของต้นไม้ชนิดของดินและคุณภาพการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นตัวอย่างของข้อมูลดังกล่าว ด้วยการสร้างชุดข้อมูลที่บูรณาการกับการสำรวจสำมะโนประชากรและข้อมูลชีวมวลเราสามารถที่จะมีข้อมูลชีวภาพทางกายภาพเช่นในการอธิบายอัตเชิงพื้นที่ เราประเมินสมการที่ 1 โดยคำนึงถึงสถานที่และ heteroscedasticity ส่วนประกอบของระยะวุ่นวาย น้ำหนักการสำรวจจะรวมอยู่ในบางส่วนของการถดถอยทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการทดสอบ Hausman (ดู Deaton, 1997) ส่งผลให้ไม่ว่าจะเป็นสำหรับการถดถอยควรจะถ่วงน้ำหนักหรือไม่ได้ชั่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลดขนาดของสถานที่อธิบายองค์ประกอบเฉพาะ เราประเมินรูปแบบแยกต่างหากเพื่ออธิบายกลุ่มข้อผิดพลาดเฉพาะเงื่อนไข เป็น regressors คลัสเตอร์ หมายถึงของในครัวเรือนเฉพาะ ตัวแปรที่ได้รับจากการสำรวจสำมะโนประชากรในระดับพื้นที่ และการผสานเข้าสำรวจชุดข้อมูล นี้เป็นขั้นตอนที่พบบ่อยในแผนที่ความยากจน ยอดเงินเพื่ออธิบายข้อมูลเชิงพื้นที่ระหว่างปัจจัยร่วมกันในครัวเรือนให้กับมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ ในขอบเขตที่ครัวเรือน เรียนโรงเรียนเดียวกัน ใช้ประโยชน์จากแหล่งเดียวกันของไม้เชื้อเพลิง หรือน้ำและมีการเข้าถึงคล้ายคลึงกับตลาด ขั้นตอนนี้อาจจะไปนานวิธีในการอธิบายข้อมูลเชิงพื้นที่ . แต่กำหนดการค่อนข้างชัดเจนข้อมูลเชิงพื้นที่ต่างๆ ไม่สามารถหาได้จากสำมะโนประชากร ประชากรและความหนาแน่นของต้นไม้ ชนิดของดินและคุณภาพของการเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานที่มีตัวอย่างของข้อมูลดังกล่าว โดยการสร้างข้อมูลแบบบูรณาการกับข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากรและชีวมวลที่เราสามารถรวมข้อมูลในการอธิบายเชิงกายภาพ เช่น ไบโอข้อมูล . เราประมาณการสมการ 1 พิจารณาสถานที่และ heteroscedasticity องค์ประกอบของการรบกวนในระยะ น้ำหนักรวมในการสำรวจบางส่วนของสังกะสีขึ้นอยู่กับการทดสอบ เ แมน ( ดู deaton , 2540 ) พบว่าสังกะสีควรถ่วงน้ำหนักหรือถ่วงน้ำหนัก .