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tobit t x,ul(1e-9)
Tobit regression                                  Number of obs   =        400
                                                  LR chi2(1)      =       0.17
                                                  Prob > chi2     =     0.6819
Log likelihood =  8487.6109                       Pseudo R2       =    -0.0000
------------------------------------------------------------------------------
           t |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           x |  -6.22e-12   6.90e-13    -9.02   0.000    -7.58e-12   -4.86e-12
       _cons |   2.81e-10   2.98e-11     9.43   0.000     2.22e-10    3.40e-10
-------------+----------------------------------------------------------------
      /sigma |   9.21e-11   4.90e-12                      8.24e-11    1.02e-10
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:          0  left-censored observations
                       396     uncensored observations
                         4 right-censored observations at t>=1.000e-09
我想问一下最后一行也就是 /sigma这行的意义是什么？

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关键词：结果解释 observations observation regression Likelihood

The parameter reported as /sigma is the estimated standard error of the regression

王晓荣 发表于 2009-8-4 18:28 我想问一下最后一行也就是 /sigma这行的意义是什么？

Tobit模型假设潜变量y*=x'β+ε，且ε|x~N(0, σ2)。

（正是利用这一假设得出存在外生截断的E(y|x)的表达式，从而进行ML估计）

sigma是σ的估计量。

谢谢，我还想问一下：如果模型中残差不是正态分布，而是指数分布，程序应该怎么写？