Unlike other contingent valuation m

Unlike other contingent valuation methods that use bidding approaches, especially double bounddichotomous choices, this method allowed us to avoid the problem of bias resulting from changes inthe incentive structure [28–30]. The interval data model includes more information and can improvethe eciency of estimation [31]. For this study, we denote an observable variable WTP. If Respondent i indicates that his willingness to pay is very weak, then WTPi = 1; similarly, if the WTP is weak, then WTPi = 2; if moderate, WTPi = 3; if strong, WTPi = 4; and if very strong, WTPi = 5. The corresponding probability for WTPi = j1 is expressed as the following equation:

結果 (繁體中文) 1:

不像其他隊伍的估值方法，其使用方法競標，特別是雙鍵
二元選擇，這種方法使我們能夠避免偏見，從變化中產生的問題，
激勵結構[28-30]。區間數據模型包括更多信息，並且可以提高
電子？估計[31]的ciency。在這項研究中，我們表示可觀測的變量WTP。如果受訪者我表示，他願意付出是非常弱的，然後WTPi = 1; 類似地，如果WTP弱，然後WTPi = 2; 如果適中，WTPi = 3; 如果強，WTPi = 4; 並且如果非常強，WTPi = 5. WTPi = J1相應的概率被表示為下面的等式：

結果 (繁體中文) 2:

與採用投標方法的其他或有估價方法不同，特別是雙重約束
二分選擇，這種方法使我們能夠避免由變化引起的偏見問題。
激勵結構[28[30]。間隔資料模型包含更多資訊，可以改進
估計的可電子性[31]。在本研究中，我們表示一個可觀察到的可變WTP。如果被調查者i表明他支付的意願非常弱，那麼WTPi = 1;同樣，如果 WTP 是弱的，則 WTPi = 2;如果中等，WTPi = 3;如果強，WTPi = 4;如果非常強，WTPi = 5。WTPi = j1 的對應概率表示為以下方程：

結果 (繁體中文) 3:

不同於其他使用投標方法的或有估價方法，特別是雙重界限法
二分選擇，這種方法使我們能够避免由於
激勵結構[28–30]。區間資料模型包含了更多的資訊，可以改進
估計的精確性[31]。對於本研究，我們表示一個可觀測變數WTP。如果被申請人i表示其支付意願非常弱，則WTPi=1；同樣，如果WTP較弱，則WTPi=2；如果中等，則WTPi=3；如果强，則WTPi=4；如果非常强，則WTPi=5。WTPi=j1的相應概率表示為以下等式：