[求助]stata 建摸的几个问题

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最近在做一个项目 但是由于以前很少用计量方面的东西 更是从来就没有自己建过模型 所以想找高手请教一个最基础最基础的问题 谁要是会的话 请不要吝啬赐教 因为这个问题对我非常重要 我会很感谢的 问题如下

在STATA的运用中 如何选取自变量?

现在我有一大堆的自变量  我想要用TOBIT模型去处理  我目前的想法是 先选择一个最有可能的自变量 然后再一个一个的往里面添加其他的自变量

问题一: 最有可能的自变量如何选取? 是凭借经验 还是什么

问题二: 如何选取第二个自变量? 根据相关系数还是什么选择?麻烦给予解释一下.

问题二: 添加的变量合适不合适怎么判断

. tobit iwood conven icorn igrass isolar iwind ihydro, ll(0) ul(1000)

Tobit regression                                  Number of obs   =        209

                                                  LR chi2(6)      =     191.03

                                                  Prob > chi2     =     0.0000

Log likelihood = -363.75245                       Pseudo R2       =     0.2080

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

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

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

      conven |  -1.434932   .0951815   -15.08   0.000    -1.622603    -1.24726

       icorn |  -1.431543   .1251541   -11.44   0.000    -1.678312   -1.184774

      igrass |  -1.288345   .1356774    -9.50   0.000    -1.555863   -1.020827

      isolar |   -1.61061   .1237394   -13.02   0.000    -1.854589   -1.366631

       iwind |  -1.325043    .100634   -13.17   0.000    -1.523465   -1.126621

      ihydro |  -1.468624   .1168582   -12.57   0.000    -1.699036   -1.238213

       _cons |   1335.141   84.25897    15.85   0.000     1169.006    1501.276

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

      /sigma |   86.67877   8.666019                      69.59182    103.7657

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

  Obs. summary:        153  left-censored observations at iwood<=0

                        56  uncensored observations

0         right-censored observations

这里是我用TOBIT模型做的一个结果, 怎么样通过这个结果来判断应该不应该选取这个自变量?

问题比较多 但是对我来说是非常重要 如果有哪位高手愿意抽出一点时间来给予解答 在下感激不尽 拜托拜托了….

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关键词：Stata tata observations observation Likelihood 求助 Stata

P值都小于0.05 变量都significant

iwood 的su呢？ 你可以比较/sigma 和iwood的 Std. Dev.，如果显著小于iwood的std dev 说明模型是可取的

因为/sigma 是衡量OLS regression的std error的

谢谢楼上的回答 但是在下有点不懂  IWOOD是自变量 什么是它的SU? 刚开始接触计量很多东西都不大懂

见谅啊.... 

还有前两个问题 有没有高人回答 自己顶下

经过一个下午在图书馆把所有的关于建模的书都看了一遍之后 对于怎么样添加自变量有了一些理解 但是仍然有些地方不是很懂 从书上的观点来看 当添加自变量的时候 是要比较各个自变量的F值 F值越大 就考虑添加进去 但是STATA中TOBIT 回归没有 F值啊 如一楼表格 (或者是我不知道哪个是F值) 那我们该如何判断呢??

PS: 如果需要FORWARD SELECTION METHOD 的同学 我可以把相关资料拍下来上传 .....

用逐步回归（ stepwise ）可以解决你的问题。

谢谢解答 但是 还是有个小问题没有解决 书上的讲解是STEPWISE中根据F值判断的 但是 TOBIT回归中 没有F 值啊 我该看哪个值呢

选择stepwise选项的pe()及或pr()。键入的不是F值，是P值。pe()及或pr()的选择依据你逐步的方法而定。阅读一下帮助文件就会明白。good luck.

忍不住终于去找学校的大牛问了一下 短短半个小时解答了我的所有问题 满有启发 虽然语言还是一个很大的问题 但是弊严重小于利.... 同时谢谢各位的回答...:)开心

if you have a lot of missing data, you have to be careful when using stepwise selection.

Stepwise only counts observations with full data when building your model. However, if, for example, one of your observations has one missing data for only one of its variables, this observation will not included in the analysis. 

So be careful to use stepwise.