tobit的异方差检验
刚才看了伍德里奇的《现代观点》一书,里面关于tobit的虽然很短,但是很有用处。他说Tobit模型依赖于背后潜变量模型中的正态性和同方差性。即标准Tobit模型的假定:潜变量y*满足经典线性模型假定——服从具有线性条件均值的正态同方差分布。具体说来,对于正值,给定x下的y的密度与给定x下y*的密度一样。而且u/σ服从标准正态分布且独立于x。我理解这就是说只要数据输入符合前提假设,后面的异方差性就不需要进一步讨论了。也许这就是为什么我在tobit应用的很多paper里面找不到异方差性讨论的原因。 没有相关的命令来直接检验其异方差,必须自己编程采用拉格朗日乘数检验。另一种方法是假定异方差的形式(如线性,平方或指数形式),通常是指数形式,然后采用似然比检验。SAS9.1.3的proc qlim可以做



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