楼主: lilylini
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[其他] [求助]stata的help tobit中的疑问……望不吝赐教 [推广有奖]

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lilylini 发表于 2011-6-11 21:38:09 |AI写论文

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最近研究在stata中用tobit模型,里面有这样 的语句,感觉跟我之前理解的不同:Observations with depvar <= ll() are left-censored; observations with depvar >= ul()are right-censored。一直理解的left censor是变量取值大于某个数,比如y>=0,就用ll(0),但按这里的说法,岂不是变成ul(0),迷糊了,望高手赐教,不胜感激呢。。
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关键词:Stata Tobit tata Help bit 不胜感激 模型

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sungmoo 发表于 2011-6-12 02:40:33
lilylini 发表于 2011-6-11 21:38 Observations with depvar = ul()are right-censored。一直理解的left censor是变量取值大于某个数,比如y>=0,就用ll(0),但按这里的说法,岂不是变成ul(0)
https://bbs.pinggu.org/thread-59932-2-1.html

设z是一连续随机变量。任取两不同实数a、b(不妨设a<b),定义y=bI(z≥b)+aI(z≤a)+zI(a<z<b),其中I(·)是示性函数(满足条件取1,否则取0),则y亦是随机变量(但y与z的概率分布未必相同,从而y与z的期望未必相同。如,当z服从正态分布时,y既不是纯连续随机变量,也不是纯离散随机变量)。

现有随机变量z、x=(x1 x2 x3 … xn)'。设z|x~N(x'β, σ^2);给定a与b,根据a与b设定y与z的上述关系(从而亦设定了y与x的关系),估计βσ,此即Tobit回归的主要目的。

设z对应Stata变量w,x对应Stata变量组v*:

tobit w v*,ll(a) ul(b)

但是这里需要注意:虽然z对应w,但w的不在[a, b]中的观测值不必来自z|x~N(x'β, σ^2),此分析中也不必关心它们来自什么(换句话说,w的不在[a,b]中的那些非缺失观测值,只要保持原有的不大于a或不小于b的特征,它们随意取[a, b]以外的任何值,都是无关紧要的)。
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蓝色 发表于 2011-6-12 16:30:58
lilylini 发表于 2011-6-11 21:38
最近研究在stata中用tobit模型,里面有这样 的语句,感觉跟我之前理解的不同:Observations with depvar = ul()are right-censored。一直理解的left censor是变量取值大于某个数,比如y>=0,就用ll(0),但按这里的说法,岂不是变成ul(0),迷糊了,望高手赐教,不胜感激呢。。
Observations with depvar <= ll() are left-censored

的意思是说 如果y值的真实值是小于等于 ll() 里面的值,但是由于真实值观察不到,所以把y的真实值用 ll() 里面的值替代。

反过来, 如果y值的真实值是大于等于 ul() 里面的值,但是由于真实值观察不到,所以把y的真实值用ul() 里面的值替代。
如研究对篮球门票的需求,如果球场只能容纳1万人,当人坐满了,其他没有进场得人的需求无法观察了,只能用最高1万人替代

板凳
h3327156 发表于 2011-6-13 02:20:46
楼上蓝色版主,
我觉得您一定有看过Greene的书,
例子说明超像的…
一听就知道受过计量的薰陶

报纸
sungmoo 发表于 2011-6-13 03:05:31
个人感觉,使用Stata的tobit、truncreg等“受限因变量模型”的命令时,一定小心命令中的"depvar"与原理论模型中的变量的区别与联系。(对于probit等“离散因变量模型”的命令,也是如此)

比如,在tobit命令中,depvar的在[ll, ul]以外的非缺失观测值,只提供"本观测值不大于ll或不小于ul"的信息,而不提供其他信息(比如观测值的大小)。

换句话说(剔除掉缺失值后),reg y x*与tobit y x*, ll(a) ul(b)的一个重要区别在于:前者认为y的所有观测值都用其实数值本身提供了关于y的分布的信息;而后者认为y的不在[a, b]的观测值只提供了"本观测值不大于a或不小于b"的信息(一种“类别上的信息”),这些观测值以其实数值本身提供的信息并不可信或不可靠。

地板
lilylini 发表于 2011-6-13 09:10:05
5# sungmoo

恩,谢谢ls几位的帮助,thx so much~

7
蓝色 发表于 2011-6-13 20:06:05
h3327156 发表于 2011-6-13 02:20
楼上蓝色版主,
我觉得您一定有看过Greene的书,
例子说明超像的…
一听就知道受过计量的薰陶
只是学过一部分而已。

8
h3327156 发表于 2011-6-13 22:16:11
学过一部份都这样…那如果全学了不就……

总之,我很常来这,而且常看蓝色或sungmoo版主的解决问题,
有的解决方式,虽然我没有歌功诵德一番,
但,我有把我认为很棒的方式,贴到我的文件档收藏呢!

【虽然和这主题没什么关】

但,最后,我想向两位版主致敬,
个人觉得,很热心,也说明非常细腻,本人获益良多。

9
zhangtao 发表于 2011-6-14 11:31:54
是很好!两位版主确实热心!
数学好就是要天天学

10
蓝色 发表于 2011-6-14 15:51:02
h3327156 发表于 2011-6-13 22:16
学过一部份都这样…那如果全学了不就……

总之,我很常来这,而且常看蓝色或sungmoo版主的解决问题,
有的解决方式,虽然我没有歌功诵德一番,
但,我有把我认为很棒的方式,贴到我的文件档收藏呢!

【虽然和这主题没什么关】

但,最后,我想向两位版主致敬,
个人觉得,很热心,也说明非常细腻,本人获益良多。
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