求助，tobit回归结果解读

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最后一行的var(e.patents)是什么含义呢？四个数值代表什么？

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关键词：Tobit回归 Tobit 回归结果 bit Patents

zoym 发表于 2022-5-3 17:51
最后一行的var(e.patents)是什么含义呢？四个数值代表什么？

hello，有人知道吗

zoym 发表于 2022-5-4 02:05
hello，有人知道吗

顶一手

楼主，请问您知道了吗？最后一行什么意思呀

查了一些网上的说明，应该是正确的解释：
1.https://stats.oarc.ucla.edu/stata/dae/tobit-analysis/
这个说明是针对STATA12的，更早版本STATA报的是/sigma，说明如下：
The ancillary statistic /sigma is analogous to the square root of the residual variance in OLS regression. The value of 65.67 can be compared to the standard deviation of academic aptitude which was 99.21, a substantial reduction. The output also contains an estimate of the standard error of /sigma as well as the 95% confidence interval.
2.https://stats.oarc.ucla.edu/stata/output/tobit-regression/
这个说明是针对更新版本的STATA，其中的tobit命令回归结果已经从/sigma变为var(e.)，对此的说明如下：
var(e.gre) – This is the estimated variance of the regression. In earlier versions of Stata, sigma was given in the output.  Sigma is the square root of the variance that is given the in current output.
所以这个应该是辅助统计量的结果，表示的是回归估计的残差平方和（RSS），理论上是越小越好，但实际的实证结果中基本都显著异于0，大家好像也不太关注这个辅助统计量的结果，感觉不一定要汇报，看看其他人的论文有没有汇报吧。

`var(e.patents)`在Tobit模型的结果中表示的是残差项（即未观测到的影响因素）关于因变量`patents`的方差。这是因为Tobit模型处理了截断数据问题，也就是说，当因变量的实际值低于某个阈值时（比如0），我们观察到的数据是这个阈值而非真实值。

在Tobit回归中，最后一行通常会显示两个或更多的标准误估计：一个是`sigma`的估计值，表示非截断部分的残差方差的标准偏差；另一个则是你提到的`var(e.patents)`，这是`sigma`平方的结果，即非截断数据部分的误差项（residual）的方差。

如果看到四个数值，这可能是指：

1. 估计值：`var(e.patents)`的具体数值。
2. 标准误：用来评估该方差估计值的不确定性。
3. z值或t值：这是估计值除以其标准误的结果，用于检验该方差是否显著不同于0。
4. P>|z|/P>|t|：这表示相关统计量的概率值（p-value），用于判断`var(e.patents)`是否与零有显著差异。如果这个概率很小（通常小于0.05），则可以认为模型的残差具有非零方差，即存在未被模型解释的变异性。

总之，`var(e.patents)`反映的是Tobit回归中因变量在观测值范围内的不可解释变异程度。

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