probit论文范文

具体命令可见help probit。

X3显著，其他的变量无影响，从P>Z那一列看出来，小于0.1 0.05 0.01 三个比例 也就是置信区间90% 95% 99% 的把握上显著， Z值那一列和和第4列是一起看的，所以只用看第4列就好，第一列叫做 系数 第2列叫做标准误 第一列最重要 你这个结果 X3显著 X3为正，也就是说X3越多（例如探究奶茶好不好喝，X3代表意义是温度 分值是12345段，这个结果表明X3温度越高则越好喝，只是个人假设，且这里要符合理论分析），每增加1X3则带来0.321的正面影响，log不能为正值，你的是-57，还好也不能太大，其他都还好，主要是表格里面的第一列和第三列，祝你好运

Tobit模型(tobit model)是指因变数虽然在正值上大致连续分布，但包含一部分以正机率取值为0的观察值的一类模型。比如，在任一给定年份，有相当数量家庭的医疗保险费用支出为0，因此，虽然年度家庭医疗保险费用支出的总体分布散布于一个很大的正数_围内，但在数字0上却相当集中。它也被称为截尾回归模型或删失回归模型(censored regression model)，属于受限因变数(limited dependent variable)回归的一种。受限因变数指因变数的观测值是连续的，但是受到某种限制，得到的观测值并不完全反映因变数的实际状态。主要包括断尾回归模型(truncated regression model)、Tobit模型(tobit model)和样本选择模型(sample selection model)等。经典的Tobit 模型是James Tobin在分析家庭耐用品的支出情况时对Probit 回归进行的一种推广(Tobit一词源自Tobin’S Probit)，其后又被扩展成多种情况，Amemiya将其归纳为Ⅰ型到Ⅴ型Tobit模型。