3.4. Model specificationThis study

3.4. Model specification
This study estimated econometric models to identify attitudinal and socio-economic factors that influence the level of waste management behaviors. Multiple regressional models were used in this study as the framework for estimation. There were three models estimated based on different types of waste management behaviors: 1) a model for food separation behavior, 2) a model for recycling behavior, and 3) a model for waste management behavior combination of food separation and recycling). For each behavior type, j, a sample of N observed households i ¼ 1,., N was considered for the relationship between a dependent variable yji, an observed level of waste management behavior, and a set of predictor variables x’ji ¼ (xji0, xji1, ., xjiK).
yji ¼ b’
jx’
ji
þ eji ¼ bj0 þ bj1xji1 þ/þ bjKxjiK þ eji
where b’j is a (K þ 1)-dimensional vector of coefficients, x’ji is a (K þ 1)-dimensional vector, and eji is an error term. The vector xji includes NEP, attitudes toward waste management, and socioeconomic factors for each household such as age, income, and education. The bs are estimated with Ordinary Least Square (OLS)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.4 ข้อมูลจำเพาะรุ่นการศึกษานี้ประมาณรุ่น econometric เพื่อระบุ attitudinal และสังคมเศรษฐกิจปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อระดับของพฤติกรรมการจัดการของเสีย หลายรุ่น regressional ที่ใช้ในการศึกษานี้เป็นกรอบสำหรับการประเมิน มี 3 รุ่นประมาณตามแตกต่างของพฤติกรรมการจัดการขยะ: 1) แบบจำลองสำหรับพฤติกรรมแยกอาหาร 2) แบบจำลองสำหรับพฤติกรรมการรีไซเคิล และ 3) แบบจำลองสำหรับชุดพฤติกรรมการจัดการขยะแยกอาหารและรีไซเคิล) สำหรับแต่ละชนิดทำงาน เจ ตัวอย่าง N สังเกตเรือนฉัน¼ 1, ., N ถูกพิจารณาสำหรับความสัมพันธ์ระหว่าง yji ขึ้นอยู่กับตัวแปร ระดับการสังเกตพฤติกรรมการจัดการของเสีย และชุดของ x'ji ตัวแปร predictor ¼ (xji0, xji1, ., xjiK)b yji ¼'jx'จิþ eji ¼ bj0 þ bj1xji1 bjKxjiK þ/þþ ejiการ (K þ 1) b'j-เวกเตอร์มิติสัมประสิทธิ์ x'ji เป็นตัว (K þ 1) -มิติเวกเตอร์ และ eji เป็นการผิดพลาด Xji เวกเตอร์รวม NEP เจตคติ การจัดการขยะและประชากรปัจจัยในแต่ละครัวเรือนเช่นอายุ รายได้ และการศึกษา Bs มีประเมินโดยปกติอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (OLS)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.4 ข้อกำหนดรูปแบบ
การศึกษาครั้งนี้ประมาณแบบจำลองทางเศรษฐมิติเพื่อระบุปัจจัยเจตคติและทางเศรษฐกิจและสังคมที่มีผลต่อระดับของพฤติกรรมการจัดการของเสีย หลายรุ่น regressional ถูกนำมาใช้ในการศึกษาครั้งนี้เป็นกรอบสำหรับการประมาณ มีสามรูปแบบที่คาดอยู่บนพื้นฐานของความแตกต่างของพฤติกรรมการจัดการของเสียคือ 1) รูปแบบพฤติกรรมการแยกอาหาร, 2) แบบจำลองสำหรับการรีไซเคิลพฤติกรรมและ 3) แบบจำลองสำหรับการรวมกันพฤติกรรมการจัดการของเสียของการแยกอาหารและการรีไซเคิล) สำหรับประเภทพฤติกรรมของแต่ละคน, J, ตัวอย่างยังไม่มีผู้ประกอบการสังเกตฉัน¼ 1,., ไม่มีได้รับการยอมรับสำหรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร yji ขึ้นอยู่กับระดับของการสังเกตพฤติกรรมการจัดการขยะและการตั้งค่าของตัวแปร x'ji ¼ ( xji0, xji1,., xjiK).
yji ¼ข '
JX '
ji
þ Eji ¼ bj0 þ bj1xji1 รี th / þ bjKxjiK þ Eji
ที่ b'j เป็น (K þ 1) เวกเตอร์มิติของสัมประสิทธิ์, x'ji เป็น (K þ 1) เวกเตอร์มิติและ Eji เป็นคำที่มีข้อผิดพลาด xji เวกเตอร์รวมถึง บริษัท เอ็นอีพีและทัศนคติการจัดการของเสียและปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมของครัวเรือนในแต่ละเช่นอายุรายได้และการศึกษา BS อยู่ที่ประมาณกับสามัญน้อยสแควร์ (OLS)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.4 . รุ่นนี้สเปค
ศึกษาตัวแบบเศรษฐมิติเพื่อระบุและประเมินและปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมที่มีผลต่อระดับของพฤติกรรมการจัดการขยะมูลฝอย regressional หลายรูปแบบที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ เป็นกรอบในการประมาณค่า มีรุ่นสามประมาณการตามประเภทที่แตกต่างกันของพฤติกรรมการจัดการขยะ : 1 ) รูปแบบพฤติกรรมการอาหาร2 ) รูปแบบพฤติกรรมการรีไซเคิล และ 3 ) รูปแบบพฤติกรรมการจัดการมูลฝอยรวมกันแยกอาหารและการรีไซเคิล ) สำหรับพฤติกรรมแต่ละประเภท , J , ตัวอย่างของครอบครัวผม¼ ) 1 . n ถูกพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกต yji , ระดับของพฤติกรรมการจัดการมูลฝอย และชุดของตัวแปรตัวแปร x'ji ¼ ( xji0 xji1 , , , , , , , , . xjik )
yji ¼ B '
jx '
จิ
þ eji ¼ bj0 þ bj1xji1 þ / þ bjkxjik þ eji
ที่ b'j เป็น ( K þ 1 ) -- เวกเตอร์ของสัมประสิทธิ์ x'ji เป็น ( K þ 1 ) -- เวกเตอร์และ eji เป็นข้อผิดพลาดอื่น เวกเตอร์ xji รวมถึงเนป เจตคติต่อการจัดการขยะ และปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมของแต่ละครัวเรือน เช่น อายุ รายได้ และการศึกษา BS คาดว่าด้วยกำลังสองน้อยที่สุด ( OLS )