3.2. Logistic regression analysisSe

3.2. Logistic regression analysis

Several interesting results were obtained from the empirical estimation of Eq. (1). Table 2 summarizes the empirical results of the logit equation’s estimated coefficients with respect to the willingness to pay extra for accommodation in a hotel using renewable energy sources. Statistically non-significant variables were omitted from Model II. The final results for explanatory variables of tourists’ willingness to pay are set out in the last column of Table 1, Model III. All the estimated coefficients of the explanatory variables presented in the final model have the expected sign and are statistically significant at a level of 5% or 1%. Estimated standard errors are corrected using White Hetero-skedasticity. The Hosmer and Lemeshow statistic is one of the most reliable tests of model fit for binary logistic regression. The overall percentage of correct predictions for the final estimated model (Model III) is 72.8%. The p-value 0.721 uses the Hosmer and Lemeshow Goodness-of-Fit Test with n 2 degrees of freedom. We are not able to reject the null hypothesis that there is no difference
between the observed and predicted values of the dependent, implying that the model’s estimates adequately fit the data. A p-value less than 0.05 indicates a good fit for a binary logistic regression model.

Kết quả (Việt) 1:

3.2. logistic regression phân tíchMột số kết quả thú vị đã được lấy từ dự toán thực nghiệm của Eq. (1). Bảng 2 tóm tắt các kết quả thực nghiệm của phương trình hàm lôgit ước tính hệ số đối với sự sẵn sàng trả thêm tiền cho chỗ ở trong một khách sạn bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo. Thống kê không quan trọng biến đã được bỏ qua từ II mẫu. Kết quả cuối cùng cho các biến giải thích của khách du lịch sẵn sàng để trả tiền được đặt ra trong các cột cuối cùng của bảng 1, Model III. Tất cả các hệ số ước tính của các biến giải thích trình bày trong các mô hình cuối cùng có dấu hiệu dự kiến và ý nghĩa thống kê ở mức 5% hoặc 1%. Ước tính tiêu chuẩn lỗi được sửa chữa bằng cách sử dụng màu trắng dị-skedasticity. Thống kê Hosmer và Lemeshow là một trong các bài kiểm tra đáng tin cậy nhất của mô hình phù hợp cho các hồi quy binary logistic. Tỷ lệ phần trăm tổng thể của các dự đoán chính xác cho mô hình ước tính cuối cùng (Model III) là 72.8%. P-value 0.721 sử dụng Hosmer và Lemeshow tốt đẹp phù hợp thử nghiệm với n 2 bậc tự do. Chúng tôi là không thể từ chối các giả thuyết null rằng không là không có sự khác biệtgiữa các quan sát và dự đoán giá trị của sự phụ thuộc, ngụ ý rằng các mô hình ước tính đầy đủ phù hợp với các dữ liệu. Một giá trị p nhỏ hơn 0.05 chỉ thích hợp cho một mô hình hồi quy binary logistic.

Kết quả (Việt) 2:

3.2. Phân tích hồi quy logistic

Một số kết quả thú vị được lấy từ dự toán thực nghiệm của phương trình. (1). Bảng 2 tóm tắt các kết quả thực nghiệm của hệ số ước lượng phương trình logit quan tới sự sẵn sàng trả thêm tiền cho chỗ ở trong một khách sạn sử dụng các nguồn năng lượng tái tạo với. Theo thống kê các biến không có ý nghĩa đã được bỏ qua từ Mô hình II. Kết quả cuối cùng cho các biến giải thích sự sẵn lòng chi trả của khách du lịch được đặt ra trong cột cuối cùng của bảng 1, Model III. Tất cả các hệ số của các biến giải thích hiện trong mô hình cuối cùng có dấu hiệu dự kiến và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hoặc 1%. Ước tính sai số chuẩn được sửa chữa bằng trắng Dị-skedasticity. Các Hosmer và Lemeshow thống kê là một trong những thử nghiệm đáng tin cậy nhất của mô hình phù hợp cho hồi quy logistic nhị phân. Tỷ lệ tổng thể dự đoán chính xác cho các mô hình ước lượng thức (Model III) là 72,8%. Các giá trị p 0,721 sử dụng Hosmer và Lemeshow Thiện-of-Fit Test với n 2 bậc tự do. Chúng tôi không thể bác bỏ giả thuyết rằng không có sự khác biệt
giữa các giá trị quan sát và dự đoán của các phụ thuộc, ngụ ý rằng ước tính của mô hình phù hợp với đầy đủ các dữ liệu. Một giá trị p nhỏ hơn 0,05 chỉ phù hợp cho một mô hình hồi quy logistic nhị phân.