Also, when N (the number of crossse

Also, when N (the number of crosssectional units) is large and T (the number of timeseries data) is small, and the cross-sectional units are randomly
drawn from a population, the random effects model is appropriate (Gujarati, 1988).

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài ra, khi N (số lượng đơn vị crosssectional) là lớn và T (số lượng dữ liệu timeseries) là nhỏ, và các đơn vị mặt cắt là ngẫu nhiên rút ra từ một dân số, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên là thích hợp (Gujarati, 1988).

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài ra, khi N (số đơn vị crosssectional) là lớn và T (số lượng timeseries dữ liệu) là nhỏ, và các đơn vị mặt cắt ngang được ngẫu nhiên
rút ra từ một dân số, mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên là thích hợp (Gujarati, 1988).