i = cross-sectional unit, i = 1...N

i = cross-sectional unit, i = 1...Nt = time-period, t = 1...T, where Xit is a vector of time varying observable independent variables, αi is an unobserved individual spe- cific effect of the ith farmer that cannot be explained by Xit, and uit is the classical error term. When αi is not correlated with explanatory vari- ables (random effect) or with initial mental health status, Eq. (1) could be estimated by generalised least squares (GLS) approach (Roy and Schurer, 2013). However, it is more likely that αi is correlated with independent variables of the model, which will result in biased coeffi- cient estimates (Wooldridge, 2005). By applying the CRE model,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

I = หน่วยตัดขวาง, i = 1 ... N
t = เวลาระยะเวลา t = 1 ... T ที่ Xit เป็นเวกเตอร์ของเวลาที่แตกต่างกันตัวแปรอิสระสังเกตαiเป็นผล spe- cific สังเกตของแต่ละ เกษตรกรที่ i ที่ไม่สามารถอธิบายได้ด้วย Xit และ uit เป็นคำที่ผิดพลาดคลาสสิก เมื่อαiไม่ได้มีความสัมพันธ์กับ Ables ธรณีวิทยาอธิบาย (ผลสุ่ม) หรือที่มีสถานะสุขภาพจิตเบื้องต้นสม (1) จะได้รับการประเมินโดยทั่วไปน้อยสแควร์ (GLS) วิธีการ (รอยและSchürer, 2013) แต่ก็มีแนวโน้มว่าαiมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระของรูปแบบซึ่งจะส่งผลในการลำเอียงประมาณการประสิทธิภาพ coeffi- (Wooldridge, 2005) โดยใช้รูปแบบการ CRE ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

i = หน่วยข้ามขวางผม = 1 ... N
t = รอบระยะเวลา, t = 1 ... T, ที่ Xit เป็นเวกเตอร์ของเวลาที่แตกต่างกันตัวแปรที่สังเกตเห็นได้, α i เป็นผลกระทบของแต่ละบุคคลที่ไม่ได้สังเกตเห็นของเกษตรกร ith ที่ไม่สามารถอธิบายได้โดย Xit, และ uit เป็นระยะข้อผิดพลาดคลาสสิก. เมื่อαฉันไม่ได้มีความสัมพันธ์กับอธิบายแบบปรับได้ (ผลสุ่ม) หรือมีสถานะสุขภาพจิตเริ่มต้น Eq. (1) อาจจะประมาณโดยวิธีการอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (GLS) วิธีการ (Roy และ Schurer, ๒๐๑๓) อย่างไรก็ตาม, มีแนวโน้มว่าαฉันมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระของรูปแบบ, ซึ่งจะส่งผลในการประเมินลำเอียง coeffi-เยาวชน (ชอบ, ๒๐๐๕). โดยการใช้แบบจำลอง CRE,

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หน่วยของภาพตัดขวาง
มันเป็นเวกเตอร์ของตัวแปรอิสระที่สามารถสังเกตได้จากเวลาและαเป็นครั้งแรกที่ฟาร์มเมอร์ไม่ได้สังเกตบุคคลผลที่เฉพาะเจาะจงและไม่สามารถอธิบายได้ด้วย Xit และ UIT เป็นข้อผิดพลาดคลาสสิก เมื่อα I ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการตีความตัวแปรหรือสถานะสุขภาพจิตเริ่มต้นสมการที่สามารถประเมินได้ด้วยวิธี GLS ทั่วไป อย่างไรก็ตามαผมมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระของรูปแบบซึ่งจะนำไปสู่การประมาณค่าสัมประสิทธิ์บางส่วน โดยการประยุกต์ใช้แบบจำลอง CRE