请教：怎么在stata中计算mills ratio

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写论文，做了 probit 和 tobit 回归 ，学要计算inverse mills ratio。但实在不太懂，不知道如何在stata里实现这个计算。

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关键词：mills Stata ratio tata mill 论文 如何

可以自己根据公式计算。

probit y x1-xn
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw,0,1)/normal(gw) if y==1
replace lambda=-normalden(gw,0,1)/normal(-gw) if y==0

*y是0-1变量，x1-xn是解释变量，lambda即IMR

3Q

predict y_hat, xb
gen imr = normalden(y_hat)/normal(y_hat)
可以比较
heckman y ... mills(lambda)

这么算吧：
predict p1, xb
Above calculate predicted value from regression (equivalent to Ziγ )
replace p1=-p1
Above calculates -Ziγ
generate phi = (1/sqrt(2*_pi))*exp(-(p1^2/2))
This is the normal distribution density function: phi is equivalent to φ(- Ziγ)
generate capphi = normal(p1)
This is the cumulative debsity function: capphi is equivalent to Φ(- Ziγ )
generate invmills1 = phi/(1-capphi)
This calculates Inverse Mills ratio λi(-Ziγ)

前面两种方法计算结果和直接HECKMAN 的结果并不一致

mike_zhang 发表于 2011-4-23 14:41 前面两种方法计算结果和直接HECKMAN 的结果并不一致

*对于y>0的部分，以下三种方法计算的lambda相同：

********
probit y x1-xn
predict p1, xb
replace p1=-p1
g phi=(1/sqrt(2*_pi))*exp(-(p1^2/2))
g capphi=normal(p1)
g lambda=phi/(1-capphi) if y>0

********
heckman z w1-wn,sel(y=x1-xn) two m(lambda)

********
probit y x1-xn
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw,0,1)/normal(gw) if y>0

俺也需要这个，但是我对这个一点不懂，想请教一下sungmoo 这里面的gw是什么啊？
probit y x1-xn
predict gw, xb
g lambda=normalden(gw,0,1)/normal(gw) if y==1
replace lambda=-normalden(gw,0,1)/normal(-gw) if y==0

*y是0-1变量，x1-xn是解释变量，lambda即IMR

谢谢，学习了