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stata做tobit面板回歸 lpm模型,logit模型,probit模型,tobit模型,泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同?

lpm模型,logit模型,probit模型,tobit模型,泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同?logit模型估計的系數(shù)=probit模型估計的系數(shù)*1.65一般來說,數(shù)量差別不大,但系數(shù)的意義往往不同。]

lpm模型,logit模型,probit模型,tobit模型,泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同?

logit模型估計的系數(shù)=probit模型估計的系數(shù)*1.65一般來說,數(shù)量差別不大,但系數(shù)的意義往往不同。

]操作過程:橫斷面數(shù)據(jù):Object/newobject,從菜單中選擇公式選項(xiàng)。在出現(xiàn)的“公式說明”對話框中輸入公式。面板數(shù)據(jù):打開Eviews,打開工作文件,點(diǎn)擊平衡面板,進(jìn)入面板數(shù)據(jù)框。輸入數(shù)據(jù)后,在Pro C中估計模型時,在方法選項(xiàng)中選擇Tobit。

怎樣在eviews中做probit模型和tobit模型?

Tobit模型是因變量連續(xù)分布在正值上的一種模型,但它包含一些正概率值為0的觀測值。例如,在任何一年,都有相當(dāng)數(shù)量的家庭的醫(yī)療保險費(fèi)用為零。因此,雖然年度家庭醫(yī)療保險費(fèi)用的總體分布分散在較大的正區(qū)間,但零的數(shù)字卻相當(dāng)集中。又稱刪失回歸模型或刪失回歸模型,是一種有限因變量回歸。限制因變量是指因變量的觀測值是連續(xù)的,但由于某些限制,觀測值不能完全反映因變量的實(shí)際狀態(tài)。主要包括截斷回歸模型、Tobit模型和樣本選擇模型。