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为估计审查模型，打开Equation对话框，从Equation Specification对话框所列估计方法中选择CENSORED估计方法。在Equation Specification区域，输入被审查的因变量的名字及一系列回归项。审查回归模型的估计只支持列表形式的设定。
（1）临界点对所有个体都已知
按照要求在编辑栏的左编辑区（Left）和右编辑区（Right）输入临界点表达式。注意如果在编辑区域留下空白，EViews将假定该种类型的观测值没有被审查。
例如，在规范的Tobit模型中，数据在0值左边审查，在0值右边不被审查。这种情况可以被指定为：
左编辑区： 0
右编辑区： [blank]
而一般的左边和右边审查由下式给出：
左编辑区：
右编辑区：
EViews也允许更一般的设定，这时审查点已知，但在观察值之间有所不同。简单地在适当的编辑区域输入包含审查点的序列名字。
（2）临界点通过潜在变量产生并且只对被审查的观测值个体已知
在一些情况下，假设临界点对于一些个体（ 和 不是对所有的观察值都是可观察到的）是未知的，此时可以通过设置0-1虚拟变量（审查指示变量）来审查数据。EViews提供了另外一种数据审查的方法来适应这种形式。简单地，在估计对话框中选择Field is zero/one indicator of censoring选项，然后在合适的编辑区域输入审查指示变量的序列名。对应于审查指示变量值为1的观察值要进行审查处理，而值为0的观察值不进行审查。
例如，假定我们有个人失业时间的观察值，但其中的一些观察值反映的是在取得样本时仍然继续失业的情况，这些观察值可以看作在报告值的右边审查。如果变量rcens是一个代表审查的指示变量，可以选择Field is zero/one indicator of censoring设置，并在编辑区域输入：
左编辑区： [blank]
右编辑区： rcens
如果数据在左边和右边都需要审查的话，对于每种形式的审查使用单独的审查指示变量：
左编辑区： lcens
右编辑区： rcens
这里，lcens也是审查指示变量。完成模型的指定后，单击OK。EViews将会使用合适的迭代步骤估计模型的参数。
2．模型的预测与产生残差
EViews提供了预测因变量期望 E (y | x, , ) 的选项，或预测潜在变量期望 E (y*| x, , ) 的选项。从工具栏选择Forecast打开预测对话框。为了预测因变量的期望，应该选择Expected dependent variable，并输入一个序列名称用于保存输出结果。为了预测潜在变量的期望，单击Index-Expected latent variable，并输入一个序列的名称用于保存输出结果。
通过选择Procs/Make Residual Series，并从残差的3种类型中进行一种，可以产生审查模型的残差序列。审查模型的残差也有3种类型，与前述类似。
估计截断回归模型
估计一个截断回归模型和估计一个审查模型遵循同样的步骤，从主菜单中选择Quick/Estimate Equation，并在Equation Specification 对话框中，选择CENSORED估计方法。出现估计审查和截断回归模型对话框。在Equation Specification区域键入截断因变量的名称和回归项的列表，并从三种分布中选择一种作为误差项的分布。选择Truncated sample选项估计截断模型。
有几点需要补充说明：
首先，截断估计只对截断点已知的模型进行估计。如果用指标指定截断点，EViews将会给出错误信息，指出这种选择是无效的。
其次，如果有一些因变量的值在截断点之外，EViews将会发出错误信息。而且，EViews将会自动排除掉严格等于截断点的所有观察值。例如，如果指定零作为左截断点，如果有观察值低于零，EViews将会发出错误信息，并将排除严格等于零的任何观察值。
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