大家帮忙分析分析这个模型的输出结果

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这是一个tobit模型。stata输出结果如下：
Tobit regression                                  Number of obs   =         30
                                                  LR chi2(7)      =      50.47
                                                  Prob > chi2     =     0.0000
Log likelihood =  18.178367                       Pseudo R2       =     3.5758
------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        zcjg |   -3.66278   .6597691    -5.55   0.000    -5.027616   -2.297943
          ys |  -3.74e-08   1.98e-08    -1.88   0.072    -7.84e-08    3.67e-09
        xzry |  -.0000425   .0000165    -2.58   0.017    -.0000766   -8.37e-06
          gz |  -.0040314   .0016936    -2.38   0.026    -.0075348    -.000528
         gwf |   5.83e-07   1.67e-07     3.50   0.002     2.38e-07    9.28e-07
        grgg |    .591653    .195605     3.02   0.006     .1870132    .9962928
        bsgx |  -2.637788   .9921832    -2.66   0.014    -4.690275   -.5853002
       _cons |   .8284792   .2524094     3.28   0.003     .3063306    1.350628
-------------+----------------------------------------------------------------
      /sigma |   .1024768     .01488                      .0716953    .1332584
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:          0  left-censored observations
                        25     uncensored observations
                         5 right-censored observations at y>=1

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关键词：输出结果 observations observation regression Likelihood 模型

一般的理解，系数是否显著，t值的大小……不要因为Tobit模型就觉得和最小二乘法有很大的差异，Tobit只是用来出来解决一类特殊样本数据的模型，理解他的本质就没什么难度

liubiao00520 发表于 2012-8-22 16:15
一般的理解，系数是否显著，t值的大小……不要因为Tobit模型就觉得和最小二乘法有很大的差异，Tobit只是用来 ...

在这之前需要确定样本是否适用Tobit模型，变量之间的共线性等等问题……

很多时候tobit模型的估计出来的系数没有实际意义，需要关注的是marginal effect。

老树皮 发表于 2012-8-22 18:42
很多时候tobit模型的估计出来的系数没有实际意义，需要关注的是marginal effect。

Marginal effects after tobit
      y  = Linear prediction (predict)
         =  .65643222
------------------------------------------------------------------------------
variable |      dy/dx    Std. Err.     z    P>|z|  [    95% C.I.   ]      X
---------+--------------------------------------------------------------------
    zcjg |  -3.208876      .56978   -5.63   0.000  -4.32562 -2.09213   .094333
    grgg |   .5064582      .17054    2.97   0.003   .172214  .840702   .915833
    bsgx |   -2.43956      .86548   -2.82   0.005  -4.13587 -.743249   .031733
    yssj |  -.0040638      .00169   -2.40   0.016  -.007384 -.000744   73.0647
    xzry |  -.0035154      .00142   -2.47   0.013  -.006302 -.000729   99.7597
     gwf |   .0055164      .00144    3.84   0.000   .002701  .008332    116.35
      gz |  -.0035405      .00145   -2.44   0.015  -.006381   -.0007   62.1957
------------------------------------------------------------------------------