tobit 后求边际效应

请求各位解答，在做完tobit 回归后，想求边际值，stata命令为margins,dydx(*),为什么结果与前面回归得的系数相同？
应该是下面有个linear prediction的问题，应该怎么解决？急急急，请求帮忙
tobit lfa ta prd cir2 roa1 npl llp ca, ll(0) vce(robust)
Tobit regression                                  Number of obs   =        259
                                                  F(   7,    252) =      30.07
                                                  Prob > F        =     0.0000
Log pseudolikelihood = -54.682735                 Pseudo R2       =     0.6543
------------------------------------------------------------------------------
             |               Robust
         lfa |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          ta |   1.069844    .088219    12.13   0.000     .8961034    1.243585
         prd |   .0042918   .0064395     0.67   0.506    -.0083903    .0169738
        cir2 |   .0359548   .0212422     1.69   0.092    -.0058801    .0777897
        roa1 |   1.132601    .471512     2.40   0.017     .2039946    2.061207
         npl |  -.4614952   .2167136    -2.13   0.034    -.8882958   -.0346947
         llp |   -.004061   .0015322    -2.65   0.009    -.0070785   -.0010436
          ca |   .2514089   .0450996     5.57   0.000     .1625887     .340229
       _cons |  -6.973188   1.698706    -4.10   0.000    -10.31866   -3.627718
-------------+----------------------------------------------------------------
      /sigma |    .661908   .0646176                      .5346486    .7891674
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:        218  left-censored observations at lfa<=0
                        41     uncensored observations
                         0 right-censored observations
. margins,dydx(*)
Average marginal effects                          Number of obs   =        259
Model VCE    : Robust
Expression   : Linear prediction, predict()
dy/dx w.r.t. : ta prd cir2 roa1 npl llp ca
------------------------------------------------------------------------------
             |            Delta-method
             |      dy/dx   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          ta |   1.069844    .088219    12.13   0.000     .8969378     1.24275
         prd |   .0042918   .0064395     0.67   0.505    -.0083294    .0169129
        cir2 |   .0359548   .0212422     1.69   0.091    -.0056792    .0775888
        roa1 |   1.132601    .471512     2.40   0.016     .2084543    2.056747
         npl |  -.4614952   .2167136    -2.13   0.033    -.8862461   -.0367444
         llp |   -.004061   .0015322    -2.65   0.008     -.007064   -.0010581
          ca |   .2514089   .0450996     5.57   0.000     .1630153    .3398025
------------------------------------------------------------------------------

https://bbs.pinggu.org/thread-2419318-1-1.html

请大侠们帮忙解答吧，在线等答案

蓝色 发表于 2013-6-9 09:29
https://bbs.pinggu.org/thread-2419318-1-1.html

多谢，我刚才也看了这个帖子，知道应该用margins,dydx(*) predict(e())
但问题是，我只有lower limit=0,e()应如何填写，e(0)?

求帮忙

已经知道了，用e(0,.)就可以了

liuliuqiu 发表于 2013-6-9 09:39
多谢，我刚才也看了这个帖子，知道应该用margins,dydx(*) predict(e())
但问题是，我只有lower limit=0, ...

请教一下您，margins,dydx(*) predict(e())这个算出来的边际效应是有条件的还是无条件的啊？还有我的数据是一部分人施肥了，一部分人没有施肥，用tobit的话是不是意味着只有下限没有上线啊，就是在命令中写ll（0）就可以了，不用在写ul了

nnna 发表于 2015-2-8 04:23
请教一下您，margins,dydx(*) predict(e())这个算出来的边际效应是有条件的还是无条件的啊？还有我的数据 ...

请问，margins,dydx(*) predict(e(0,.))这个算出来的边际效应是有条件的还是无条件的？

liuliuqiu 发表于 2013-6-9 10:05
已经知道了，用e(0,.)就可以了

楼主，你好，我也是碰到了跟你一样的问题，想问下你，这个margins,dydx(*) predict(e()),是什么意思？e后面的系数，应该怎么选取？

zhangdoubleqing 发表于 2017-9-19 15:08
楼主，你好，我也是碰到了跟你一样的问题，想问下你，这个margins,dydx(*) predict(e()),是什么意思？e后 ...

应该是lower limit=0