Unobserved apps quality. Apps likel

Unobserved apps quality. Apps likely differ in quality levels, which we cannot observe completely. Higher-quality apps are ranked higher, receive higher ratings, and can charge higher prices.Moreover, apps can have different privacy settings (not observed in our data), which affect both their popularity and price (Kummer and Shulte 2016). This leads to a correlation among price, rating, and the error term. Therefore, we need to account for unobserved app-level effects.We do so by including time-invariant fixed effects, vj, in our dynamic panel model:

結果 (繁體中文) 1:

未觀測到的應用程序的質量。在應用程序的質量水平，這是我們不能完全觀察可能有所不同。更高質量的應用程序排名較高，獲得較高的收視率，並能收取更高的prices.Moreover，應用程序可以有不同的隱私設置（在我們的數據未觀察到的），同時影響他們的知名度和價格（庫默爾和Shulte 2016）。這導致之間的價格，等級的相關性，並且誤差項。因此，我們需要考慮到未觀測到的應用程序級effects.We通過包括隨時間變化的固定效應，VJ，在我們的動態面板模型，這樣做：

結果 (繁體中文) 2:

เป้าหมายของฉันคือการศึกษาวิทยาศาสตร์ เมื่อผมอยู่ในที่ที่4 ฉันพบว่าววิทยาศาสตร์อาจจะน่าสนใจแต่ฉันไม่ชอบฟิสิกส์และเคมี

結果 (繁體中文) 3:

未觀察到的應用程序質量。應用程序可能在質量級別上有所不同，這是我們無法完全觀察到的。更高質量的應用程序排名更高，收視率更高，價格也更高。此外，應用程序可以有不同的隱私設定（我們的數據中沒有觀察到），這會影響它們的受歡迎程度和價格（Kummer和Shulte 2016）。這導致了價格、評級和錯誤術語之間的相關性。囙此，我們需要考慮未觀察到的應用程序級效果。為此，我們在動態面板模型中包括時不變固定效果vj：