。为了进一步探素得出的行为规范在数据中起到多大影响，运用了固定效应L0gsic回归模 型，数据随个体变化但不随时间变化。这里的二分类变量表示的是某种行动是否被采取。表 3呈现的是固定效应下对于选择的Logt估计，行为数据包括金钱报酬 ,社会行为适宜度排 名以及g可能性和观测值数量等等。右侧给出3个实验的结果 分别是Standard和Buly Standard和Sorting,Standard和Take3种实验。最后得出的结果有社会行为适宜度和行为 的选择之间相关。 ■Standard口Sorting 60% 05 Amount shared with recipient Standard (predicted)(predicted) 60% 30% 20% 10% hhhhh Amount shared with recipient 上图展示了Standard和Sorting模式下选择分享报酬的不同行为的百分比预测。用条形图展 示出来。8 。为了进一步探索得出的行为规范在数据中起到多大影响，运用了固定效应 Logistic 回归模 型，数据随个体变化但不随时间变化。这里的二分类变量表示的是某种行动是否被采取。表 3 呈现的是固定效应下对于选择的 Logit 估计，行为数据包括金钱报酬，社会行为适宜度排 名以及 log 可能性和观测值数量等等。右侧给出 3 个实验的结果，分别是 Standard 和 Bully， Standard 和 Sorting，Standard 和 Take3 种实验。最后得出的结果有社会行为适宜度和行为 的选择之间相关。 上图展示了 Standard 和 Sorting 模式下选择分享报酬的不同行为的百分比预测。用条形图展 示出来