请问如何获得双变量probit模型中rho的标准差

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谢谢大家。我看了“Testing Exogeneity in the Bivariate Probit Model:AMonte Carlo Study ”这篇文章，正在用biprobit命令做双变量probit模型的内生性检验方法的比较，做到Wald检验的时候，需要用到rho的标准差，具体见下图。看到结果里面有出现它，但是发现好像只储存e(rho),然后variance-covariance matrix of the estimators也就是e(V)也只存了athrho的方差。请问要如何提取出来？或者有其他方法做wald检验吗？

再次感谢！

用到过的命令和结果如下：

biprobit (y1=x z)(y2=y1 t z)

Seeminglyunrelated bivariate probit             Number of obs   =        500

                                                 Wald chi2(5)    =     230.46

Log likelihood =-235.73715                       Prob> chi2     =     0.0000

------------------------------------------------------------------------------

             |      Coef.  Std. Err.      z    P>|z|    [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

y1           |

           x |  1.233294   .1525567     8.08  0.000     .9342885      1.5323

           z |  2.134341   .2032282    10.50  0.000     1.736021    2.532661

       _cons |  .7412778   .1093811     6.78  0.000     .5268948    .9556607

-------------+----------------------------------------------------------------

y2           |

          y1 |  .4698437   .3130575     1.50  0.133    -.1437379    1.083425

           t |  .6021803   .3341506     1.80  0.072    -.0527429    1.257103

           z |  1.440157   .2681947     5.37  0.000     .9145054    1.965809

       _cons |  -.056587   .2328025    -0.24  0.808    -.5128716    .3996976

-------------+----------------------------------------------------------------

     /athrho |  .8361529   .2872247     2.91  0.004     .2732029    1.399103

-------------+----------------------------------------------------------------

         rho |    .683766   .1529368                      .2666026    .8851576

------------------------------------------------------------------------------

Likelihood-ratiotest of rho=0:     chi2(1) =  9.50153   Prob > chi2 = 0.0021

mat SE=e(V)

mat list e(V)

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关键词：Probit 标准差 Rob bit 双变量 标准差 模型 如何

泪奔求助。。T.T

1。既然结果里面有，那就拷贝出来用就可以；

2、biprobit postestimation里面有相关的wald检验的命令
Title

    [R] biprobit postestimation -- Postestimation tools for biprobit


Description

    The following postestimation commands are available after biprobit:

    Command              Description
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
        contrast         contrasts and ANOVA-style joint tests of estimates
        estat ic         Akaike's and Schwarz's Bayesian information criteria (AIC and BIC)
        estat summarize  summary statistics for the estimation sample
        estat vce        variance-covariance matrix of the estimators (VCE)
        estat (svy)      postestimation statistics for survey data
        estimates        cataloging estimation results
        lincom           point estimates, standard errors, testing, and inference for linear combinations of
                           coefficients
    (1) lrtest           likelihood-ratio test
        margins          marginal means, predictive margins, marginal effects, and average marginal effects
        marginsplot      graph the results from margins (profile plots, interaction plots, etc.)
        nlcom            point estimates, standard errors, testing, and inference for nonlinear combinations
                           of coefficients
        predict          predictions, residuals, influence statistics, and other diagnostic measures
        predictnl        point estimates, standard errors, testing, and inference for generalized predictions
        pwcompare        pairwise comparisons of estimates
        suest            seemingly unrelated estimation
        test             Wald tests of simple and composite linear hypotheses
        testnl           Wald tests of nonlinear hypotheses
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------
    (1) lrtest is not appropriate with svy estimation results.

蓝色 发表于 2015-4-8 17:05
1。既然结果里面有，那就拷贝出来用就可以；

2、biprobit postestimation里面有相关的wald检验的命令

谢谢您的回答！
1、因为我需要重复模拟5000次，所以一次次直接用可能耗用太多时间，所以想找一个能直接提出来的办法~；
2、我之前也查过，但是不太清楚使用命令该怎么写，是testnl e(rho)=0吗？或者是检测rho是否服从N(0,1)分布，但我还是不清楚该怎么写....抱歉

继续求助QVQ谢谢您

。。。。。附件要怎么删除。。。。

蓝色 发表于 2015-4-8 17:05
1。既然结果里面有，那就拷贝出来用就可以；

2、biprobit postestimation里面有相关的wald检验的命令

您好 我想请教一下 biprobit 里面的自变量有什么要求吗？我的因变量大部分都是虚拟变量，请问符合吗？还有我做出来的为什么吗一直在迭代？       log likelihood =     -<inf>  (could not be evaluated)
feasible:      log likelihood = -75.957163
rescale:       log likelihood = -33.598727
rescale eq:    log likelihood = -33.598727
Iteration 0:   log likelihood = -33.598727  
Iteration 1:   log likelihood = -21.902964  (not concave)
Iteration 2:   log likelihood = -21.523673  (not concave)
Iteration 3:   log likelihood = -21.233643  (not concave)
Iteration 4:   log likelihood = -20.880196  (not concave)
Iteration 5:   log likelihood = -20.725274  (not concave)
Iteration 6:   log likelihood = -20.609077  (not concave)
Iteration 7:   log likelihood = -20.535909  (not concave)
Iteration 8:   log likelihood = -20.489329  (not concave)
Iteration 9:   log likelihood = -20.448094  (not concave)
Iteration 10:  log likelihood = -20.370909  
Iteration 11:  log likelihood = -20.020702  (backed up)
Iteration 12:  log likelihood = -19.747352  
Iteration 13:  log likelihood =  -19.66007  
Iteration 14:  log likelihood = -19.655925  
Iteration 15:  log likelihood = -19.636534  (not concave)
Iteration 16:  log likelihood = -19.619722  (not concave)
Iteration 17:  log likelihood = -19.617931  (not concave)
Iteration 18:  log likelihood = -19.616719  (not concave)
Iteration 19:  log likelihood = -19.615587  (not concave)
Iteration 20:  log likelihood = -19.612931  (not concave)
Iteration 21:  log likelihood =  -19.60929  (not concave)
Iteration 22:  log likelihood = -19.608357  (not concave)
Iteration 23:  log likelihood = -19.607495  (not concave)
Iteration 24:  log likelihood = -19.606634  (not concave)
然后下面这个是我的部分数据。
Age        Sex        Education        Train        Land        Time        Rcrop        Agri_expend        inCollate        Ptcredit
4        0        2        0        200        1        27        20        1        1
3        0        2        0        500        1        65        38        1        1
3        0        2        0        200        2        26        12        1        1
3        0        1        0        150        3        19        8.5        1        1
3        0        1        0        400        1        52        27        1        1
3        0        1        0        350        1        45        28        1        1
4        0        1        0        500        1        70        42        1        1
3        0        2        0        120        0        6        2        1        0
4        0        1        0        260        1        33        18        1        1
4        1        2        0        180        1        23        11        1        1
2        0        1        1        230        2        29        14        1        1
我是一个刚刚接触stata的，希望可以得到您的帮助，麻烦了！

马一下~~~

颩ㄖㄅ承诺 发表于 2015-9-16 22:01
您好 我想请教一下 biprobit 里面的自变量有什么要求吗？我的因变量大部分都是虚拟变量，请问符合吗？还有 ...

你的模型没法收敛，加减变量吧。
再详细的我也不知道了