Table II presents a summary of the

Table II presents a summary of the various goodness-of-fit heuristics for our proposed constrained latent structure regression methodology as applied to this data set. The analysis was performed in K ¼ 1,2,3,4, and 5 groups, with the AIC heuristic designating K ¼ 4 derived groups as the “optimal” solution. The entropy statistic also confirms this solution as “best” as well in rendering good separation between the estimated conditional distribution centroids. In comparing the fit of the
empirically-derived four group solution to that for the single-group solution (i.e., no heterogeneity in capabilities and performance) to assess any marginal improvement gained by accounting for heterogeneity in this sample, we note that we reject outright the aggregate sample regression function according to the AIC statistic. It is interesting to note that the corresponding R 2 ¼ 0.663 for the four group solution is nearly twice that of the aggregate sample analysis. Thus, the model selection heuristics associated with the methodology is able to determine the extent of the heterogeneity that exists in this sample of firms and contrast it statistically vs the aggregate sample, no heterogeneity solution (K ¼ 1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่สองนำเสนอบทสรุปของความดี -of-ต่างๆการวิเคราะห์พฤติกรรมเสื้อสายสำหรับข้อ จำกัด ของเราที่นำเสนอวิธีการถดถอยโครงสร้างแฝงนำไปใช้เป็นข้อมูลชุดนี้ การวิเคราะห์ได้ดำเนินการใน K ¼ 1,2,3,4 และ 5 กลุ่มด้วยการแก้ปัญหาการกำหนด AIC K ¼ 4 กลุ่มที่ได้รับว่า "ดีที่สุด" การแก้ปัญหา สถิติเอนโทรปีนอกจากนี้ยังมีนักโทษไฟ RMS วิธีนี้ว่า "ดีที่สุด" ได้เป็นอย่างดีในการแสดงผลที่ดีระหว่างแยก centroids เงื่อนไขการจำหน่ายประมาณ ในการเปรียบเทียบเสื้อสายการ
สังเกตุได้จากสี่วิธีการแก้ปัญหากลุ่มว่าสำหรับการแก้ปัญหาเดียวกลุ่ม (เช่นความแตกต่างไม่มีความสามารถและประสิทธิภาพการทำงาน) เพื่อประเมินการปรับปรุงเล็กน้อยใด ๆ ที่ได้รับจากการบัญชีสำหรับความแตกต่างในตัวอย่างนี้เราทราบว่าเราปฏิเสธทันที ฟังก์ชั่นการถดถอยตัวอย่างรวมตามสถิติ AIC เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าการวิจัยที่สอดคล้องกัน 2 ¼ 0.663 สำหรับการแก้ปัญหาสี่กลุ่มคือเกือบสองเท่าของการวิเคราะห์ตัวอย่างรวม ดังนั้นการวิเคราะห์พฤติกรรมการเลือกรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับวิธีการที่สามารถที่จะกำหนดขอบเขตของความแตกต่างที่มีอยู่ในตัวอย่างนี้อาร์ fi และความคมชัดมันเทียบสถิติรวมตัวอย่างที่ไม่มีการแก้ปัญหาความแตกต่าง (K ¼ 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โต๊ะ 2 นำเสนอผลสรุปต่างๆ ความดี - จึงเสนอวิธีการฮิวริสติกสำหรับของเราไม่บังคับโครงสร้างแฝง เช่น การใช้ข้อมูลชุดนี้ . ผลจากการวิเคราะห์ใน K ¼ 1 , 2 , 3 , 4 และ 5 กลุ่ม ตามแบบกำหนด K ¼ 4 ได้มากลุ่มเป็น " โซลูชั่นที่เหมาะสม "เอนโทรปีสถิติยังหลอกจึงอาร์เอ็มเอสโซลูชั่นนี้เป็น " ดีที่สุด " รวมทั้งการแสดงดีแยกประมาณเงื่อนไขการกระจายจุดเซนทรอยด์ ในการเปรียบเทียบจึงได้ใช้โซลูชั่น T
4 กลุ่ม คือ กลุ่มโซลูชั่นเดียว ( เช่นไม่มีความหลากหลายในความสามารถและผลการปฏิบัติงาน ) เพื่อประเมินใด ๆการปรับปรุงร่อแร่ได้รับโดยบัญชีสำหรับความหลากหลายในตัวอย่างนี้ เราทราบว่าเราปฏิเสธทันทีรวมฟังก์ชันตัวอย่างถดถอยตามสถิติ AIC . เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าสอดคล้อง R 2 ¼ 0.663 สำหรับสี่กลุ่มโซลูชั่นเป็นเกือบสองเท่าของการวิเคราะห์ตัวอย่างรวม . ดังนั้นเลือกแบบจำลองการวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับวิธีการที่สามารถกำหนดขอบเขตของความหลากหลายที่มีอยู่ในตัวอย่างของ RMS และความคมชัดมันจึงมีนัย vs ตัวอย่างรวม ไม่สามารถแก้ปัญหา ( K ¼
1 )