1. This is a primary dataset from a

1. This is a primary dataset from a survey of 177 households producing rice in the Mekong Delta-Vietnam. The file in EXCEL format includes 14 variables.
2. This assignment is to help student understanding the relationship between the pesticide dose applied on the rice fields and their impacts to farmers’ health cost.
3. The dose-response models:
Using the variables in the file KT15-2.xls to construct the two following models as:
a. lnhc = constant + IPM + smoke + drink + na1+ na2 + varwt + lnage+ lntopest
b. lnhc = constant + IPM + smoke + drink + na + varwt +lnage + lnca1+ lnca2
4. Estimate the parameters in the models by OSL, and interpret the results estimated.
5. Definition of variables:
index: Code of observation
na: Total number of pesticide applications (or No. of spraying)
na1: Total number of pesticide applications of pesticides in category I&II
na2: Total number of pesticide applications of pesticides in category III&IV
smoke: dummy variable = 1 if smoking, and = 0 otherwise
drink: dummy variable = 1 if drinking, and = 0 otherwise
IPM: dummy variable =1 if practicing IPM (integrated pest management), and = 0 otherwise
varwt: Weight/height
lntopest: natural logarithm (ln) of total dose of pesticides applied
lnca1: natural logarithm of total dose of pesticides in category I & II
lnca2: natural logarithm of total dose of pesticides in category III & IV
lnhc: natural logarithm of farmer’s health cost
lnage: natural logarithm of farmer’ age
6. Write a report.

Kết quả (Việt) 1:

1. đây là một số liệu chính từ một cuộc khảo sát của 177 hộ gia đình sản xuất gạo ở Mekong Delta-Việt Nam. Các tập tin trong định dạng EXCEL bao gồm 14 các biến.2. chuyển nhượng này là để giúp sinh viên tìm hiểu về mối quan hệ giữa liều thuốc trừ sâu được áp dụng trên các cánh đồng lúa và tác động của người nông dân sức khỏe chi phí. 3. các mô hình trả lời liều: Bằng cách sử dụng các biến trong file KT15-2.xls để xây dựng hai mô hình sau đây như: a. lnhc = hằng số + IPM + khói + đồ uống + na1 + na2 + varwt + lnage + lntopest b. lnhc = hằng số + IPM + khói + đồ uống + na + varwt + lnage + lnca1 + lnca24. ước lượng các tham số trong các mô hình của OSL, và giải thích kết quả ước lượng.5. định nghĩa của các biến: chỉ số: mã của các quan sátNa: Tổng số ứng dụng thuốc trừ sâu (hoặc số của phun)na1: Tổng số thuốc trừ sâu các ứng dụng của thuốc trừ sâu trong thể loại I & II na2: Tổng số thuốc trừ sâu các ứng dụng của thuốc trừ sâu trong thể loại III & IVkhói: biến giả = 1 nếu hút thuốc và = 0 nếu không thức uống: biến giả = 1 nếu uống rượu, và = 0 nếu không IPM: biến giả = 1 nếu thực hành IPM (quản lý dịch hại tích hợp) và = 0 nếu khôngvarwt: trọng lượng/chiều cao lntopest: lôgarit tự nhiên (ln) của tổng liều thuốc trừ sâu được áp dụng lnca1: lôgarit tự nhiên tổng liều thuốc trừ sâu trong thể loại I & IIlnca2: lôgarit tự nhiên của tất cả các liều thuốc trừ sâu trong thể loại III & IVlnhc: lôgarit tự nhiên chi phí y tế của nông dân lnage: lôgarit tự nhiên của nông dân ' tuổi 6. viết báo cáo.

Kết quả (Việt) 2:

1. Đây là một tập dữ liệu ban đầu từ một cuộc khảo sát của 177 hộ gia đình sản xuất lúa ở Đồng bằng sông Cửu-Việt Nam. Các tập tin trong định dạng EXCEL bao gồm 14 biến.
2. Nhiệm vụ này là để giúp sinh viên hiểu mối quan hệ giữa các liều thuốc trừ sâu được áp dụng trên các cánh đồng lúa và tác động của chi phí y tế cho nông dân.
3. Các mô hình đáp ứng liều:
Sử dụng các biến trong tập tin KT15-2.xls để xây dựng hai mô hình sau đây là:
a. lnhc = hằng + IPM + khói + uống + NA1 + NA2 + varwt + lnage + lntopest
b. lnhc = hằng + IPM + khói + uống + na + varwt + lnage + lnca1 + lnca2
4. Ước tính các thông số trong mô hình của OSL, và giải thích kết quả ước lượng.
5. Nghĩa của các biến:
chỉ số: Mã số quan sát
na: Tổng số các ứng dụng thuốc trừ sâu (hoặc số phun)
NA1: Tổng số các ứng dụng thuốc trừ sâu thuốc trừ sâu trong thể loại I & II
NA2: Tổng số các ứng dụng thuốc trừ sâu thuốc trừ sâu trong thể loại III & IV
khói: dummy biến = 1 nếu hút thuốc, và = 0 nếu không
uống: dummy variable = 1 nếu uống rượu, và = 0 nếu
IPM: dummy variable = 1 nếu tập luyện IPM (quản lý dịch hại tổng hợp), và = 0 nếu không
varwt: trọng lượng / chiều cao
lntopest: tự nhiên logarit (ln) của tổng liều thuốc trừ sâu áp dụng
lnca1: logarit tự nhiên của tổng liều thuốc trừ sâu trong thể loại I & II
lnca2: logarit tự nhiên của tổng liều thuốc trừ sâu trong thể loại III & IV
lnhc: logarit tự nhiên của chi phí y tế của người nông dân
lnage: logarit tự nhiên của nông dân 'tuổi
6. Viết báo cáo.