【求助】Tobit回归中出现R2小于0，该如何解释？

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用Tobit做回归，R平方小于0，但解释变量都很显著。模型取对数后R2就大于0。
OLS中R平方小于0一般是强制模型过原点所致。但是，Tobit用的是MLE估计法，R平方小于0该如何解决，如果问题不大，该如何解释，如何说服别人？

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关键词：Tobit回归 Tobit bit 解释变量 R平方 解释 Tobit

我也发现这个问题，请教高人如何解释~

同问，请高人指点一下

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哦 没人管呢

pseudo-R2没有什么实在的统计学意义吧？

很肯定的回答你，在拟合度极差的情况下，修正自由度的可决系数是可能小于0的，该系数有以下特征：
1、小于等于可决系数；
2、小于1，但未必都大于0。
一般的统计教材都有这两点说明的。

tobit 用极大似然估计的，Pseudo R2是会出现负的。这个统计量没有实际意义，
如果要看模型的总体拟合度的好坏，应该看
误差var吧？ 没有什么异议吧？

要看模型的总体拟合度的好坏。还可以看什么？ lR chi2？ log likelihood？

我个人认为:这种情况只有一种与你的估算方法有关系,这是经验之谈,
因为数据不一样利用的方法也不一样.
你已经说了做对数变换后要好一些,这说明你的数据不是正态分布需要做box-cox变化