门槛模型结果门槛值如何看？

感谢楼主

可以加qq3262369478进一步讨论了。

黃河泉 发表于 2017-2-17 11:22
我的"猜想"应该是 (可能王群勇老师最清楚)：

所以门槛变量的顺序是从下往上排序吗？感觉有点懵圈了，看有的人说是从上往下直接看，那么第一个门槛就应该是4.3883了

喵与汪的对决123 发表于 2018-8-13 11:38
所以门槛变量的顺序是从下往上排序吗？感觉有点懵圈了，看有的人说是从上往下直接看，那么第一个门槛就应 ...

不是照估计先后顺序，而是照估计值大小排序！

黃河泉 发表于 2018-8-13 15:38
不是照估计先后顺序，而是照估计值大小排序！

-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower         Upper
-----------+-----------------------------------------
      Th-1 |    7278.7500     7048.4150     7358.3100
     Th-21 |    9224.4600     8563.2200     9230.6800
     Th-22 |    4275.1200     4162.0800     4277.0500
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 300 300):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |    9.8899     0.0235     108.07  0.0000  29.9478  35.5887  51.0363
    Double |    9.1687     0.0218      33.03  0.0100  22.0683  24.5870  31.3617
-------------------------------------------------------------------------------
我想问一下我的这个结果是几个门槛值？分别是多少？查了资料说th-21和th-22是双门槛的两个值，这个时候th-1是不用考虑的是吗？

喵与汪的对决123 发表于 2018-8-13 16:40
-----------------------------------------------------
     model |    Threshold         Lower   ...

的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

黃河泉 发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

好的好的，谢谢黄老师，最近写论文正好遇到这个问题，谢谢老师解答~

黃河泉 发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

黄老师遇到一个问题不知道怎么解释，不知道能否请教老师一下。
Threshold effect test (bootstrap = 200 200):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |    1.4457     0.0057       7.18  0.1800   8.3226   9.7116  11.6515
    Double |    1.3680     0.0054      14.31  0.0200   9.8066  12.1244  16.6255
-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       264
Group variable: 省份                            Number of groups   =        22

R-sq:  within  = 0.1608                         Obs per group: min =        12
       between = 0.0779                                        avg =      12.0
       overall = 0.0276                                        max =        12

                                                F(10,232)          =      4.45
corr(u_i, Xb)  = -0.8305                        Prob > F           =    0.0000

-------------------------------------------------------------------------------
        lntfp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
        lnycd |    .000641   .0181073     0.04   0.972    -.0350348    .0363169
        lngdp |   .0007519   .0255287     0.03   0.977    -.0495458    .0510495
         lnzb |     .00349     .00565     0.62   0.537    -.0076419     .014622
      lninfra |   .0831409   .0289312     2.87   0.004     .0261395    .1401424
       lnwage |  -.1047587   .0901295    -1.16   0.246    -.2823356    .0728181
       lnfisc |   -.036897   .0740878    -0.50   0.619    -.1828678    .1090738
         lnrd |   .0089951   .0405054     0.22   0.824    -.0708103    .0888005
              |
_cat#c.lnifdi |
           0  |   .0019942   .0074586     0.27   0.789    -.0127012    .0166895
           1  |  -.0120582   .0083431    -1.45   0.150    -.0284962    .0043797
           2  |   .0061586   .0074479     0.83   0.409    -.0085156    .0208328
              |
        _cons |  -.3202027   .4630547    -0.69   0.490    -1.232532    .5921271
--------------+----------------------------------------------------------------
      sigma_u |  .05807838
      sigma_e |  .07678953
          rho |  .36388316   (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(21, 232) = 0.85                     Prob > F = 0.6544
假如我的变量通过了门槛检验，但是这几个门槛的P值却不显著，这样子应该怎样处理数据呢？
还是我的门槛检验其实不对呢？

黃河泉 发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

黄老师我在做门槛检验的时候遇到一个问题，不知道您是否能够解答。
Threshold effect test (bootstrap = 200 200):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |       RSS        MSE      Fstat    Prob   Crit10    Crit5    Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
    Single |    1.4457     0.0057       7.18  0.1800   8.3226   9.7116  11.6515
    Double |    1.3680     0.0054      14.31  0.0200   9.8066  12.1244  16.6255
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Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =       264
Group variable: 省份                            Number of groups   =        22

R-sq:  within  = 0.1608                         Obs per group: min =        12
       between = 0.0779                                        avg =      12.0
       overall = 0.0276                                        max =        12

                                                F(10,232)          =      4.45
corr(u_i, Xb)  = -0.8305                        Prob > F           =    0.0000

-------------------------------------------------------------------------------
        lntfp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
        lnycd |    .000641   .0181073     0.04   0.972    -.0350348    .0363169
        lngdp |   .0007519   .0255287     0.03   0.977    -.0495458    .0510495
         lnzb |     .00349     .00565     0.62   0.537    -.0076419     .014622
      lninfra |   .0831409   .0289312     2.87   0.004     .0261395    .1401424
       lnwage |  -.1047587   .0901295    -1.16   0.246    -.2823356    .0728181
       lnfisc |   -.036897   .0740878    -0.50   0.619    -.1828678    .1090738
         lnrd |   .0089951   .0405054     0.22   0.824    -.0708103    .0888005
              |
_cat#c.lnifdi |
           0  |   .0019942   .0074586     0.27   0.789    -.0127012    .0166895
           1  |  -.0120582   .0083431    -1.45   0.150    -.0284962    .0043797
           2  |   .0061586   .0074479     0.83   0.409    -.0085156    .0208328
              |
        _cons |  -.3202027   .4630547    -0.69   0.490    -1.232532    .5921271
--------------+----------------------------------------------------------------
      sigma_u |  .05807838
      sigma_e |  .07678953
          rho |  .36388316   (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(21, 232) = 0.85                     Prob > F = 0.6544

我的变量如果通过了门槛检验，但是门槛的P值不显著，我应该如何解释呢？
或者我能够通过数据处理解决这一问题呢？先谢谢老师了。

dream_2010 发表于 2018-8-20 21:34
黄老师我在做门槛检验的时候遇到一个问题，不知道您是否能够解答。
Threshold effect test (bootstrap = ...

1. 我的变量如果通过了门槛检验，但是门槛的P值不显著是什么意思？ 2. 你的情况应该是没有门槛效应！