各位前辈，这个结果是个什么情况，能不能帮忙分析一下呢？

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. xttobit z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10,re

Obtaining starting values for full model:

Iteration 0:   log likelihood=  31.136906

Iteration 1:   log likelihood=  31.498024

Iteration 2:   log likelihood=  31.635884

Iteration 3:   log likelihood=  31.637031

Iteration 4:   log likelihood=  31.637031

Fitting full model:

Iteration 0:   log likelihood=  31.637031  

Iteration 1:   log likelihood =  31.637031

Random-effects tobit regression                 Number of obs      =      126

Group variable: b                               Number ofgroups   =        16

Random effects u_i ~ Gaussian                   Obs per group: min =         7

                                                               avg=       7.9

                                                              max =         8

                                               Wald chi2(10)      =     84.32

Log likelihood  =  31.637031                    Prob > chi2        =   0.0000

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

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

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

          x1 |   22.67884  3.204359     7.08   0.000    16.39841    28.95927

          x2 |   .0961138  .8354477     0.12   0.908   -1.541334    1.733561

          x3 |    51.9558   13.4667     3.86   0.000    25.56155    78.35004

          x4 |  -8.861111  7.161532    -1.24   0.216   -22.89746    5.175234

          x5 |   .0241724  .0265837     0.91   0.363   -.0279307    .0762754

          x6 |   .3626605  .4584883     0.79   0.429     -.53596    1.261281

          x7 |  -13.43217  7.426339    -1.81   0.070   -27.98753    1.123189

          x8 |   4.387166  2.413966     1.82   0.069   -.3441194    9.118452

          x9 |  -36.54062  38.48797    -0.95   0.342   -111.9757    38.89442

         x10 |   .2016649  .0573942     3.51   0.000    .0891743    .3141556

       _cons |   .9777116  1.020062     0.96   0.338   -1.021573    2.976996

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

    /sigma_u |   .0483398  .0344533     1.40   0.161   .0191874    .1158671

    /sigma_e |   .1830854  .0130577    14.02  0.000    .1574927    .2086781

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

         rho |   .0651683  .0905759                      .0018067   .4540349

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

  Observation summary:         0 left-censored observations

                            126     uncensored observations

                              0 right-censored observations

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关键词：observations observation Likelihood regression iteration starting values

没明白楼主想要问的问题，如果是想要得到这一系列结果的解读（面板tobit回归），可以参考陈强老师《高级计量经济学及Stata应用》一书，有详细介绍。祝好运。

问题在哪里？

谢谢帮忙   
就是搞不清这些是什么
Iteration 0:   log likelihood=  31.136906
Iteration 1:   log likelihood=  31.498024
Iteration 2:   log likelihood=  31.635884
Iteration 3:   log likelihood=  31.637031
Iteration 4:   log likelihood=  31.637031

niuzongying 发表于 2015-7-3 15:56
谢谢帮忙   
就是搞不清这些是什么
Iteration 0:   log likelihood=  31.136906

这个是模型在后头利用MLE(最大似然估计法)自动迭代的结果，4次后收敛。建议你还是找本书来看看吧，推荐陈强老师《高级计量经济学及Stata应用》，祝好运。