两部模型的stata命令

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请问谁知道在stata中两部模型的命令啊？

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关键词：stata命令 Stata tata 模型

什么叫两部模型？
英文名称是什么？

蓝色 发表于 2012-12-30 15:00
什么叫两部模型？
英文名称是什么？

我是看了刘国恩老师的一篇《中国老人医疗保障与医疗服务需求的实证分析》里面提的，说是医疗支出模型中出现大量零医疗支出，不符合样本随机误差正态分布的假设，Duan et al提出了两部模型进行修正，根据基本假设，医疗支出的是否发生与更多外生因素有关而非自我选择的结果，与家庭医疗支出是相对独立的。我找了好多文献都没有，去stata班学的时候老师也没提到过，不知道怎么去弄。

我查看了这篇文章，应该是Two-part models。
ssc inst tpm
help tpm

1、正常论文应该给出引用文献出处，否则可能就是抄袭；
2、如果是twopart模型，greene的econometrics analysis ，7ed上面有讲。

https://bbs.pinggu.org/thread-325212-1-1.html

sewind_tj 发表于 2012-12-30 22:14
我查看了这篇文章，应该是Two-part models。
ssc inst tpm
help tpm

谢谢，是tpm命令。但我使用它自带的模型（webues womenwk），并直接使用它的命令，为什么说我错误，出现invalid syntax r(198)啊？

sungmoo 发表于 2012-12-31 00:12
https://bbs.pinggu.org/thread-325212-1-1.html

说实话我没看懂，也不清楚什么时候要用reg，什么时候用glm，还有其他的情形

76feibang 发表于 2012-12-31 00:33
谢谢，是tpm命令。但我使用它自带的模型（webues womenwk），并直接使用它的命令，为什么说我错误，出现i ...

你查查，可能是其他问题。我这里运行正常。



Fitting logit regression for first part:

Iteration 0:   log likelihood = -1266.2225  
Iteration 1:   log likelihood = -1040.6658  
Iteration 2:   log likelihood = -1027.9567  
Iteration 3:   log likelihood = -1027.9145  
Iteration 4:   log likelihood = -1027.9144  

Fitting glm regression for second part:

Iteration 0:   log likelihood = -4159.7605  

Two-part model
               
Log pseudolikelihood =  -5187.675        Number of obs   =        2000

Part 1: logit
               
        Number of obs   =        2000
        LR chi2(4)      =        476.62
        Prob > chi2     =        0.0000
Log likelihood = -1027.9144        Pseudo R2       =        0.1882

Part 2: glm
               
        Number of obs   =        1343
Deviance         =  38542.35905        (1/df) Deviance =        28.80595
Pearson          =  38542.35905        (1/df) Pearson  =        28.80595

Variance function: V(u) = 1        [Gaussian]
Link function    : g(u) = u        [Identity]

        AIC             =        6.202175
Log likelihood   = -4159.760537        BIC             =        28905.2
               
wage       Coef.   Std. Err.      z        P>z     [95% Conf.        Interval]
               
logit        
education    .0982513   .0186522     5.27        0.000     .0616936        .134809
age    .0579303    .007221     8.02        0.000     .0437773        .0720833
married    .7417775   .1264705     5.87        0.000     .4938998        .9896552
children    .7644882   .0515289    14.84        0.000     .6634935        .865483
_cons   -4.159247   .3320401   -12.53        0.000    -4.810034        -3.508461
               
glm         
education    .8750694    .050243    17.42        0.000     .7765949        .9735438
age    .1514818   .0192717     7.86        0.000     .1137099        .1892537
married   -.5395024   .3574519    -1.51        0.131    -1.240095        .1610904
children   -.6862982   .1032256    -6.65        0.000    -.8886166        -.4839798
_cons    7.934369   .9264515     8.56        0.000     6.118558        9.750181
               

sungmoo 发表于 2012-12-31 00:12
https://bbs.pinggu.org/thread-325212-1-1.html

还望sungmoo版主讲讲two part model的基本思想，一句话也行。