求助:关于Tobit模型的具体使用?

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<P>求助:关于Tobit模型的具体使用?</P>
<P>问题:我收集了100多份企业数据;想分析因变量的发生概率,以及条件概率的决定因素.根据其他类似文献的处理方法都是用修正后的二阶段TOBIT来进行回归的.现请高手帮助进行数据处理和回归处理.</P>
<P>感谢:</P>
<P>1.请吃饭或支付一定费用都行;</P>
<P>2.愿意互相在学业及其他方面进行支持和帮助.</P>
<P>联系:</P>
<P>rnmrnm001@163.com</P>
<P>  </P>

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关键词：tobit模型 Tobit bit 处理方法 决定因素 因变量 模型

https://bbs.pinggu.org/thread-10764810-1-1.html

越讲好乱……

越來越覺得
亂啦!

我也对他们有点混淆 学习 学习。。。。

还在学习中，期待共同进步

请教一下：

1.我先用Logit 模型 讨论Y为0,1, 的多元逻辑回归，想根据回归模型解释各个变量对Y取值为1的影响
2.我再用linear 模型，讨论Y>1的多元线性回归预测，想根据回归模型预测各个变量对Y取值的影响

这两部的分析使用的是同一批数据，第一步使用的是全部的数据,即把Y>0的数据取为1，Y=0的数据保持一致；
第二步的回归只是用Y>0的数据做回归。

这个有什么问题吗？

为什么专家建议用Tobit模型做回归呢。。。是建议第一步就用Tobit, 还是第二部需要用Tobit呢？





20# hzl619

关于PROBIT 和 logit 模型TOBIT模型 本人是这样认为的
上述三者同属于一个体系 即由于解决的是因变量为定性变量的问题，但是前两者解决的主要是LPM模型的不足 即条件概率模型的取值超出了(0,1)的范围，而发展的两个技术 ， 一个是概率单位模型， 一个是对数单位模型，前者的CDF使用的 累积正态函数， 后者使用的累积逻辑函数。
前两者有一个共同点是 因变量的取值可以获得 无论是发生还是没有发生 都可以取得到。而且关心的是事件的发生概率，而不是实质的经济变量（如买房子花费的金额大小），TOBIT 恰恰相反。
至于TOBIT 模型则是只对于可观测回归元的样本的信息进行处理，对于没有观测的回归元的信息则不处理 认定为0也成为是 限值因变量模型，或者截取回归模型

如果TOBIT模型中是面板数据和截面数据的估计方式与步骤是否一致？

[此贴子已经被作者于2005-12-14 10:59:52编辑过]