Statistical Evaluation of Seasonal Effects to Income, Sales and Work- Ocupation of Farmers, the Apples Case in Prizren and Korça Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper is focused on the statistical assessment of seasonal effects on farmers' income, their workocupation in farm, and sales of apple products. In focus of this study we have taken two regions Prizren and Korça. By making a comparing between Albania and Kosovo, with regard to significance of the model of seasonal effects for apples. In this paper we have used several statistical and econometric methods to evaluate the seasonal effects on economic phenomena taken in the study. We have used the variation indicators to show the distribution of the observed phenomenon. We also have used dummy variable models. Dummy variables are often used in time series analysis, in seasonal and qualitative analysis of applied data. Each dummy variable is set to 1 if the point of datas is received from a specified season and otherwise 0. To evaluate the seasonal effects in a time series through 1dummy variables, we need to use four dummy variables, one for each quarter, or three dummy variables and a constant. These variables use them as inputs or factors in a regression model. In our paper, we have categorized sales, for apples in 5 different periods. To estimate the magnitude of seasonal effects and to test their significansy are used four dami variables. The purpose of this paper is to show whether the pattern of seasonal effects for apples is significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».