Stata 斯塔塔-托比特-拉格朗日乘数试验

社区

我正在运行一个左右截尾的tobit回归模型。因变量是0到1之间的并购交易中使用的现金比例

由于横截面样本的特征以及LS回归模型的BPCW检验，我假设异方差性是普遍存在的。为了测试tobit规范，我使用了bctobit。但是，bctobit不适用于右删失数据

这就产生了以下问题： -是否有另一个用户编写的命令来测试带有右删失和左删失数据的tobit规范

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非常感谢你的努力

我最直接的问题是统计。从你所说的来看，这种方法是不可取的，因此如何实施它无关紧要

我认为对于定义为区间的变量来说，Tobit没有多大意义。对我来说，审查意味着原则上可能观察到一些高值或低值，但实际上被记录为较低的极值。在我看来，logit或probit是比例响应的适当链接函数，在该状态下，这意味着

glm

，例如logit链接

不管怎样，你认为这里的线性依赖是预期的吗

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关于这一点的简要评论，请参见

我非常感谢您的提示，考克斯先生。附加的链接相当有用。然而，有几个问题仍然没有答案。我想我没有完全理解你的回答。这种依赖关系应该是线性的。事实上，我知道logit适用于二进制因变量。但是，我不完全理解为什么tobit“不太适合”对0到1之间的连续二进制变量进行建模。我不知道如何更清楚地解释它，但是1。你没有审查。2.线性函数形式似乎非常不可信，因为响应趋向于0或1。在Nick链接的论文中，有一个关于tobit不合适的解释：“一些研究人员已经考虑使用删失正态回归技术，例如对包含0或1的比例数据使用tobit。然而，这不是一个合适的策略，因为在这种情况下观察到的数据没有被截尾：超出[0,1]区间的值对于比例数据是不可行的。“非常感谢您的评论。我自己的进一步研究证实了你的评论，我确实对此感到非常高兴。我调整了模型，并进行了逻辑回归和glm回归。结果实际上是我所期望的。谢谢！好。谢谢你的结束。（这里有太多的海报从不承认或评论回复。）