如果你的回归分析结果显示二次项显著而一次项不显著，并且你的utest结果显示明显的倒U型关系，那么在论文中解释为倒U型是合理的。这种情况下，你可以提出一个假设，即存在一个非线性关系，其中二次项对响应变量有显著影响，而一次项的影响可能不显著或者相对较小。

在解释结果时，你可以引用相关的文献支持你的观点，并解释为什么倒U型关系在你的研究中是合理的。你可以讨论可能的机制或解释，以及这种关系对你的研究问题的重要性。

然而，请注意，在解释结果时要避免过度解读或过度推断。确保你的解释基于可靠的数据和分析，并且与你的研究问题和背景相一致。最好在论文中详细描述你的分析方法和结果，以便读者可以理解你的推断和解释。

太感谢啦！！！！

您好，请问tobit模型中加入二次项的命令是什么呀？

就是直接生成二次项变量，像控制变量一样加入就好啦
比如：tobit y x x^2 controls…

请问tobit回归之后，如何做utest检验