tobit回归_tobit回归r2怎么看

什么是tobit 模型

再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation mods)

Tobit模型(tobit model)是指因变量虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正概率取值为0的观察值的一类模型。

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基本统计 (Basic statistics)

比如，在任一给定年份，有相当数量家庭的医疗保险费用支出为0，因此，虽然年度家庭医疗保险费用支出的总体分布散布于一个很大的正数范围内，但在数字0上却相当集中。

它也被称为截尾回归模型或删失回归模型(censored regression model)，属于受限因变量(limited dependent variable)回归的一种。

受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变量的实际状态。主要包括断尾回归模型(truncated regression model)、Tobit模型(tobit model)和样本选择模型(sample selection model)等。

使用回归分析的好处良多。具体如下：

1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；

2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

参考资料来源：

请问怎么用stata做tobit的回归分析,以及怎么分析得出的数据,谢谢.

回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组的变量，用来构建预测模型。

数据是什么结果就是什么结果，你可以事后解释为什么empirical的结果和你的theory不符合，找些别人和你得到相同结果的解释下。可以从数据的limitation解释，比如说数据有什么bias。

实广义型线性模式 (Generalized linear models)在想改原始数据（在不作的前提下），只能看下是不是有outlier，你把你的summary贴出来看看。

the least squares regression mod是什么意思

the least squares regression mod

最小二乘回归法

双语对照

_乇鹛崾荆?例句:

Financial holding company; operational efficiency; data enSPSS、Eviews、SAS、STATA、R都可以。velopment ysis; tobitregression mod.

金融控股公司;经营效率;资料包络分析法;tobit。

Stata中如何只对某一数据类型的变量进行作

数据管理 (Data mament)

STATA 的功能列表

资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 - 列转换、数据标记、字符串函数…等

直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等

线性模式 (Line网络功能ar models)

稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 , 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS

十连结函数、使用者 - 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、

九变异数估计、七残…等

二元、计数及有限应变量

罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响

Panel 数据 / 交叉 - 组合时间序列

(Panel data/cross-sectional time-series)

卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、

AR(1) 干扰回归

无母数方法 (Nonparametric mods)

多变量方法 (Multivariate mods)

因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数

模型检定及事后估计量支持分析

(Model testing and t-estimation support)

群集分析 (Cluster ysis)

加权平均 , 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充

图形 (Graphics)

直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、

回归诊断图…

调查方法 (Survey mods)

抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似估计量、回归、工具变量…

生存分析 (Survival ysis)

Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项、

流行病学工具 (Tools for epidemiologists)

比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Man – Haenszel, 理学、 ROC 分析、 ICD-9-CM

最小整数根检定、时间序列运算、平滑化

概似法 (Maximum likelihood)

转换及常态检定 (Transforms and normality tests)

Box – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定

其它统计方法 (Other statistical mods)

样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数

包含样本范例 (Sample session)

epiman学习资源丰富，学术氛围良好，在国内新生代公共卫生学术界有一定影响力。是探讨Stata ，spss,sas,epidata等统计软件的主流之一。

资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 - 列转换、数据标记、字符串函数…等

直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等

线性模式 (Linear models)

稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 , 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS

十连结函数、使用者 - 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、

九变异数估计、七残…等

二元、计数及有限应变量

罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响

Panel 数据 / 交叉 - 组合时间序列

(Panel data/cross-sectional time-series)

卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、

AR(1) 干扰回归

无母数方法 (Nonparametric mods)

多变量方法 (Multivariate mods)

因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数

模型检定及事后估计量支持分析

(Model testing and t-estimation support)

群集分析 (Cluster ysis)

加权平均 , 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充

图形 (Graphics)

直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、

回归诊断图…

调查方法 (Survey mods)

抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似估计量、回归、工具变量…

生存分析 (Survival ysis)

Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项、

流行病学工具 (Tools for epidemiologists)

比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Man – Haenszel, 理学、 ROC 分析、 ICD-9-CM

最小整数根检定、时间序列运算、平滑化

概似法 (Maximum likelihood)

转换及常态检定 (Transforms and normality tests)

Box – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定

其它统计方法 (Other statistical mods)

样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数

包含样本范例 (Sample session)

epiman学习资源丰富，学术氛围良好，在国内新生代公共卫生学术界有一定影响力。是探讨Stata ，spss,sas,epidata等统计软件的主流之一。

计量经济学 Tobit 模型是干什么的？

(Binary, count, and limited dependent variables)

Tobit模型(tobit model)是指因变量虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正概率取值为0的观察值的一类模型。比如，在任一给定年份，有相当数量家庭的医疗保险费用支出为0，因此，虽然年度家庭医疗保险费用支出的总体分布散布于一个很大的正数范围内，但在数字0上却相当集中。它也被称为截尾回归模型或删失回归模型(censored regression model)，属于受限因变量(limited dependent variable)回归的一种。受限因变量指因变量的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变量的实际状态。主要包括断尾回归模型(truncated regression model)、Tobit模型(tobit model)和样本选择模型(sample selection model)等。

左 - 右检查、韦柏分配、指数分配…

stata多元回归没有ar2

没关系。时间序列 (Time series)

stata处理tobin模型的回归结果都没有R2的，就是有pseudoR2称为伪R2，很多都是关注这个的取值。logit，probit，tobit这些都是用(Binary, count, and limited dependent variables)maximumlikelihood的方法，通过迭代的方式计算，它们没有OLS那样的R2。

但是为了衡量模型的拟合度，人们找了另外一些指标，有Efron或者McFadden的指标。也是在0和1之间，所以人们称Pseudo-R2（伪R2）。Stata一般报告McFaddenPseudo-R2。

tobit模型论文中如何描述

Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hauan 检定

Tobit模型(tobit model)是指因变数虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正机率取值ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音测试 ,为0的观察值的一类模型。

比如，在任一给定年份，有相当数量家庭的医疗保险费用支出为0，因此，虽然年度家庭医疗保险费用支出的总体分布散布于一个很大的正数_围内，但在数字0上却相当集中。它也被称为截尾回归模型或删失回归模型(censored regression model)，属于受限因变数(limited dependent variable)回归的一种。受限因变数指因变数的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变数的实际状态。主要包括断尾回归模型(truncated regression model)、Tobit模型(tobit model)和样本选择模型(sample selection model)等。

经典的Tobit 模型是James Tobin在分析家庭耐用品的支出情况时对Probit 回归进行的一种推广(Tobit一词源自Tobin’S Probit)，其后又被扩展成多种情况，Amemiya将其归纳为Ⅰ型到Ⅴ型Tobit模型。

工具变量法第二阶段回归不显著怎么办

bootstrapping 、 _PSSAU默认支持左删失和右删失的设置，如果不设置，则其完全等于普通ols线性回归。jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定

工具变量法计算错误。因为第二阶段回归结果就是使用工具变量法对内生性问题进行“治疗”之后得到的估计结果。不显著就是因为工具变量法计算错误。需要重新计算。工具变量法是某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数得到一个一致估计量。

tobit回归用什么软件

安装新指令、网络升级、网站档案分享、 Stata 消息

_obit模型

_谀承┣榭鱿拢唤馐捅淞_的取值范围会受到限制，比如研究家庭医疗保险支出的影响因素时，某此家庭没有医疗支出即数字全部为0，也或者研究家庭收入水平时，某些样本家庭完全没有收入那么收入就全部为0，也或者数据调查中有一项为收入为10万以上，那么10万以上的具体数据就‘截尾’（没有10万以上，最多就到10万），又比如研究存款的影响因素，但是有的样本存储为负数（即其为负债非存储），诸如此类，按常理应该是正常的正态数据，但是其被解释变随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 - 影响之量出现‘断层’（删失），均可使用tobit模型进行研究（而不是常用的ols线性回归）。

_境莘治嚼啵直鹗恰笊臼leftcensor’和‘右删失rightcensor’。上述中小于等于数字0即为左删失，10万即为右删失；

tobit面板模型中只有控制变量没有调节变量可以吗

扩展资料：1.

首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要其次，这跟相关系数没关系再次，一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。