where X is a vector of time varying

where X is a vector of time varying observable independent variables, α is an unobserved individual specific 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 variables (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 coefficient estimates (Wooldridge, 2005). By applying the CRE model,

Results (Thai) 1:

ที่ X เป็นเวกเตอร์ของเวลาที่แตกต่างกันตัวแปรอิสระสังเกตαเป็นผลเฉพาะไม่มีใครสังเกตบุคคลของเกษตรกรที่ i ที่ไม่สามารถอธิบายได้ด้วย Xit และ uit เป็นคำที่ผิดพลาดคลาสสิก เมื่อαiไม่ได้มีความสัมพันธ์กับการอธิบายตัวแปร (ผลสุ่ม) หรือที่มีสถานะสุขภาพจิตเบื้องต้นสม (1) จะได้รับการประเมินโดยทั่วไปน้อยสแควร์ (GLS) วิธีการ (รอยและSchürer, 2013) แต่ก็มีแนวโน้มว่าαiมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระของรูปแบบซึ่งจะส่งผลในการลำเอียงประมาณการค่าสัมประสิทธิ์ (Wooldridge, 2005) โดยใช้รูปแบบการ CRE ที่

Results (Thai) 2:

โดยที่ X เป็นเวกเตอร์ของเวลาที่แตกต่างกันตัวแปรอิสระที่สังเกตได้αเป็นผลกระทบเฉพาะบุคคลที่ไม่ได้สังเกตของเกษตรกร ith ที่ไม่สามารถอธิบายได้โดย Xit และ uit เป็นระยะข้อผิดพลาดคลาสสิก เมื่อαฉันไม่ได้มีความสัมพันธ์กับตัวแปรอธิบาย (ผลแบบสุ่ม) หรือมีสถานะสุขภาพจิตเริ่มต้น Eq (1) อาจจะประมาณโดยวิธีการอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (GLS) วิธีการ (Roy และ Schurer, ๒๐๑๓) อย่างไรก็ตาม, มีแนวโน้มว่าαฉันมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระของรูปแบบ, ซึ่งจะส่งผลให้ค่าสัมประสิทธิ์การประมาณการ (ชอบ, ๒๐๐๕). โดยการใช้แบบจำลอง CRE,

Results (Thai) 3:

X เป็นเวกเตอร์ของตัวแปรอิสระที่สามารถสังเกตได้และαเป็นบุคคลที่ไม่ได้สังเกตผลที่เฉพาะเจาะจงของฟาร์มที่สอง เมื่อα I ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการตีความตัวแปรหรือสถานะสุขภาพจิตเริ่มต้นสมการสามารถใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุดแบบทั่วไป อย่างไรก็ตามα I มีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระของรูปแบบซึ่งจะส่งผลในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ที่เป็นอคติ โดยการประยุกต์ใช้แบบจำลอง CRE