LIMDEP中怎么做Double Selective Model

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如题，有没有比较熟悉LIMDEP的朋友，可以指点一下，LIMDEP 8.0中如何做Double Selective Model?
就是软件Help里面，关于LIMDEP Programs里面，有一个“Sample Selection Variable for Bivariate Probit Selection”，具体内容如下，请问这个model的程序语言怎样写呀？
Computing the selection variables from the bivariate probit model.
     The univariate probit model has the ;Hold(IMR = name) option avail-
     able for retaining the inverse mills ratio for corrections for sample
     selection.  There is no direct counterpart in the bivariate probit
     model, but it is possible to obtain the variables by other means.
     The model is as follows:  The bivariate probit model is
                z1  =  sign ( a1'w1  +  e1 )
                z2  =  sign ( a2'w2  +  e2 )
                e1,e2 ~ Normal[0,0,1,1,rho]
                y   =  b'x  +  u, u,e1,e2 ~ trivariate normal
                                  Cov[u,ej]  =  sigma * rj, j=1,2.
                                             =  dj
                [y,x] are observed when z1=1,z2=1 (or some other pairing).
      The sample selection corrected regression is
                E[y|z1=1,z2=1] = b'x +  d1*L1 + d2*L2
      where L1 and L2 are the counterparts to the inverse mills ratio in
      the univariate probit model.  These two variables are computed as
      follows:
                Let  q1  =  2*z1 - 1,   q2 = 2*z2 - 1
                     c1  =  q1 * a1'w1, c2 = q2 * a2'w2
                     v1  =  (c2 - rho * v1)/sqr(1 - rho*rho)
                     v2  =  (c1 - rho * v2)/sqr(1 - rho*rho)
      Then,
                        L1  =  q1 * f(c1) * F(v1) / B(c1,c2,q1*q2*rho)
                        L2  =  q2 * f(c2) * F(v2) / B(c1,c2,q1*q2*rho)
      (These account for all pairings of z1 and z2, not just 1,1.)
      A set of LIMDEP commands that can be used to obtain these two
      variables is given below.  To use this program, the user needs only
      to insert the appropriate definitions of X1 and X2.  The
      procedure is self contained.  To use it, the command is
                Execute ; Proc = Lambda2(X1,X2,z1,z2,l1,l2) $
      where z1 and z2 are the two Lhs variables in your bivariate
      probit model (you use your names), and in place of l1 and l2, you
      insert the names you want to use for the two "Lambda" variables.
*/
        Namelist  ;  X1  =  ... the Rh1 of your bivariate probit
                  ;  X2  =  ... the Rh2 of your bivariate probit $
        Procedure = Lambda2(W1,W2,Z1,Z2,L1,L2) $
          Bivariate ; Lhs = Z1,Z2
                    ; Rh1 = W1
                    ; Rh2 = W2 $
          Calculate ; K1 = Col(W1)
                    ; J1 = K1+1
                    ; J2 = K1+Col(W2) $
          Matrix    ; B1 = Part(B,1,K1) ; B2 = Part(B,J1,J2) $
          Create    ; q1 = 2*z1-1       ; q2 = 2*z2-1
                    ; c1 = q1 * b1'W1   ; c2 = q2 * b2'w2
                    ; v1  =  (c2 - rho * c1)/sqr(1 - rho*rho)
                    ; v2  =  (c1 - rho * c2)/sqr(1 - rho*rho) $
          Namelist  ; V = v1,v2 $
          Create    ; L1 = q1 * N01(c1) * Phi(v1) / Bvn(V,(q1*q2*rho))
                    ; L2 = q2 * N01(c2) * Phi(v2) / Bvn(V,(q1*q2*rho)) $
        Endprocedure
        Execute ; Proc = Lambda2(X1,X2,z1,z2,Lambda1,Lambda2) $

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关键词：Selective Select Limdep double model Limdep

请问你现在解决了这个问题了吗？

我好像有相关的程序，qq1207474753