In figure 5, the poverty incidences

In figure 5, the poverty incidences as the dependent variables are plotted against agricultural productivity (an explanatory variable). Agricultural value-added per worker (VA_agr) is initiated as Thai agricultural productivity in every graph. For graph A, the poverty rate goes in the opposite direction with agricultural value-added per worker. Employment in every sector in graph B is also negative non-linear relationship with the productivity. Graph C obviously shows that the linear estimation is improper since it will generate the higher error from mean than non-linear from. In graph D, purchasing power and agricultural value-added per worker are in the increasing trend. In every graph, those correlations are non-linear form. Log-linear model is likely the better model because it easier reflects non-linear functions i.e. quadratic and cubic functions. Furthermore, MWD test5 confirms that log-linear function is more appropriate than another since R-square of adjusted linear model is less than one of log-linear model (Gujarati and Porter, 2009). Therefore, all estimations are done in log-linear functional form.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรูปที่ 5 อุบัติการณ์ความยากจนเป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับมีพล็อตกับผลผลิตทางการเกษตร (ตัวแปรอธิบาย) เริ่มต้นการเกษตรมูลค่าเพิ่มต่อผู้ปฏิบัติงาน (VA_agr) เป็นผลผลิตทางการเกษตรไทยในกราฟทุก สำหรับกราฟ A อัตราความยากจนไปในทิศทางตรงข้ามกับเกษตรมูลค่าเพิ่มต่อผู้ปฏิบัติงาน จ้างงานในทุกภาคในกราฟ B ยังเป็นเชิงลบไม่ใช่เชิงเส้นสัมพันธ์กับผลผลิต กราฟ C อย่างเห็นได้ชัดแสดงว่า การประเมินเชิงเส้นจะไม่เหมาะสมเนื่องจากมันจะสร้างข้อผิดพลาดสูงขึ้นจากค่าเฉลี่ยกว่าสมบัติจาก ในกราฟ D ซื้อ และเกษตรมูลค่าเพิ่มต่อผู้ปฏิบัติงานมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น กราฟทุก ความสัมพันธ์เหล่านั้นมีรูปแบบไม่ใช่เชิงเส้น รุ่นของแฟ้มบันทึกเส้นมีแนวโน้มแบบดีกว่า เพราะมันง่ายสะท้อนไม่ใช่เชิงเส้นฟังก์ชันเช่นฟังก์ชันกำลังสอง และลูกบาศก์ นอกจากนี้ MWD test5 ยืนยันว่า ฟังก์ชันล็อกเชิงเส้นเป็นที่เหมาะสมกว่าอีกตั้งแต่ตาราง R ของแบบจำลองเชิงเส้นปรับปรุงน้อยกว่าหนึ่งในรุ่นของบันทึกเส้น (คุชราตและพนักงานยกกระเป๋า 2009) ดังนั้น ประมาณราคาทั้งหมดจะทำในแบบฟอร์มทำงานล็อกเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูปที่ 5 อุบัติการณ์ความยากจนเป็นตัวแปรตามกำลังวางแผนกับผลผลิตทางการเกษตร (ตัวแปรอธิบาย) มูลค่าเพิ่มต่อคนงาน (VA_agr) การเกษตรจะเริ่มเป็นผลผลิตทางการเกษตรของไทยในทุกกราฟ สำหรับกราฟอัตราความยากจนไปในทิศทางตรงกันข้ามกับการเกษตรที่มีมูลค่าเพิ่มต่อคนงาน การจ้างงานในภาคการในกราฟ B ทุกนอกจากนี้ยังเป็นความสัมพันธ์เชิงลบที่ไม่ใช่เชิงเส้นที่มีการผลิต กราฟ C อย่างเห็นได้ชัดแสดงให้เห็นว่าการประมาณค่าเชิงเส้นที่ไม่เหมาะสมเพราะมันจะสร้างข้อผิดพลาดที่เพิ่มขึ้นจากค่าเฉลี่ยกว่าไม่เป็นเส้นตรงจาก ในกราฟ D กำลังซื้อและมีมูลค่าเพิ่มทางการเกษตรต่อคนงานอยู่ในแนวโน้มเพิ่มขึ้น ในทุกกราฟความสัมพันธ์เหล่านั้นมีรูปแบบไม่เชิงเส้น เข้าสู่ระบบเชิงเส้นรูปแบบน่าจะเป็นรูปแบบที่ดีกว่าเพราะมันง่ายขึ้นสะท้อนให้เห็นถึงฟังก์ชั่นที่ไม่ใช่เชิงเส้นคือฟังก์ชันกำลังสองและลูกบาศก์ นอกจากนี้ MWD test5 ยืนยันว่าฟังก์ชั่นเข้าสู่ระบบเชิงเส้นที่มีความเหมาะสมมากขึ้นกว่าเดิมอีกด้วยตั้งแต่ R-ตารางของรูปแบบเชิงเส้นปรับน้อยกว่าหนึ่งของรูปแบบการบันทึกการเชิงเส้น (คุชราตและพอร์เตอร์ 2009) ดังนั้นประมาณการทั้งหมดจะทำในรูปแบบการทำงานเข้าสู่ระบบเชิงเส้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในรูปที่ 5 , ความยากจนอุบัติการณ์ เช่น ตัวแปรตามคืองัดข้อกับผลผลิตทางการเกษตร ( มีตัวแปรที่อธิบาย ) เกษตรสร้างมูลค่าเพิ่มต่อแรงงาน ( va_agr ) เริ่มเป็นไทย ผลผลิตทางการเกษตร ทุกกราฟ สำหรับกราฟ , อัตราความยากจนไปในทิศทางตรงข้ามกับเกษตรมูลค่าเพิ่มต่อแรงงาน . การจ้างงานในทุกภาคส่วนในกราฟ B มีความสัมพันธ์เชิงเส้นเชิงบวกกับผลผลิต กราฟ C แน่นอนแสดงให้เห็นว่าประมาณเส้นตรงไม่เหมาะสมเพราะจะสร้างข้อผิดพลาดจากค่าเฉลี่ยสูงกว่ากว่าเส้นจาก ในกราฟ D , การซื้อพลังงานและการเกษตรมูลค่าเพิ่มต่อแรงงาน ในการเพิ่มกระแส ทุกกราฟความสัมพันธ์เป็นแบบไม่เชิงเส้น เข้าสู่ระบบแบบเชิงเส้นแนวโน้มแบบเชิงเส้นฟังก์ชันดีกว่าเพราะมันง่ายสะท้อนคือกำลังสอง , หน้าที่ นอกจากนี้ mwd Test3 ยืนยันว่า Log ฟังก์ชันเชิงเส้นจะเหมาะสมกว่าอีก เพราะ r-square ปรับแบบเชิงน้อยกว่าหนึ่งของแบบจำลองล็อกเชิงเส้น ( คุชราตและ Porter , 2009 ) ดังนั้น การทำบันทึกโดยตรงเกี่ยวกับการทำงานแบบ