Also, when N (the number of cross s

Also, when N (the number of cross sectional units) is large and T (the number of time series 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 qua cắt đơn vị) là lớn và T (số lượng thời gian loạt dữ liệu) 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 cắt ngang) là lớn và T (số lượng dữ liệu chuỗi thời gian) 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 ).