用tobit进行分组回归，如何比较回归系数的差异？

yangyu72

23991

收藏 2012-06-15

用tobit进行分组回归，如何比较回归系数的差异？chow检验行吗？在STATA理怎么做？

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yangyu72

2012-6-15 21:41:54

做论文困难重重，求高人指点！

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sungmoo

2012-6-17 00:12:18

*设因变量y；截断点0.5与-0.5；自变量x1-xn；g是0-1变量。检验两组回归中x1系数的差别
tob y x* if g, ll(-.5) ul(.5)
est sto a
tob y x* if !g, ll(-.5) ul(.5)
est sto b
suest a b
test [a_model]x1=[b_model]x1

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yangyu72

2012-6-21 09:39:43

多谢多谢！

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yangyu72

2012-6-21 15:06:57

我在最后一个命令时，STATA说equation [a-model] not found，咋回事？

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sungmoo

2012-6-21 23:49:43

STATA说equation [a-model] not found

下划线

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yangyu72

2012-6-22 16:04:00

a_model not found，仍然如此。

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蓝色

2012-6-22 16:28:49

sysuse auto, clear
generate wgt=weight/100

tobit mpg wgt if foreign==0, ul(24)
est store a
tobit mpg wgt if foreign==1, ul(24)
est store b

suest a b
test [a_model]wgt = [b_model]wgt

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蓝色

2012-6-22 16:29:19

. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

. generate wgt=weight/100

.
. tobit mpg wgt  if foreign==0, ul(24)

Tobit regression                               Number of obs =       52
                                                LR chi2(1)    =    73.78
                                                Prob > chi2    =    0.0000
Log likelihood = -93.019153                      Pseudo R2    =    0.2840

------------------------------------------------------------------------------
      mpg |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      wgt |  -.5506199 .0513872 -10.72 0.000 -.6537841 -.4474558
   _cons | 37.91318 1.805754 21.00 0.000    34.28798 41.53838
-------------+----------------------------------------------------------------
   /sigma | 2.008175 .2255486                   1.555367 2.460983
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:       0  left-censored observations
                     41    uncensored observations
                     11 right-censored observations at mpg>=24

. est store a

. tobit mpg wgt  if foreign==1, ul(24)

Tobit regression                               Number of obs =       22
                                                LR chi2(1)    =    20.51
                                                Prob > chi2    =    0.0000
Log likelihood = -29.049695                      Pseudo R2    =    0.2610

------------------------------------------------------------------------------
      mpg |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
      wgt |  -.8703828 .1606183 -5.42 0.000 -1.204407 -.5363586
   _cons | 43.69406 4.102241 10.65 0.000    35.16298 52.22514
-------------+----------------------------------------------------------------
   /sigma | 2.52664 .6033981                   1.271805 3.781475
------------------------------------------------------------------------------
  Obs. summary:       0  left-censored observations
                     10    uncensored observations
                     12 right-censored observations at mpg>=24

. est store b

.
. suest a b

Simultaneous results for a, b

                                                Number of obs =       74

------------------------------------------------------------------------------
         |             Robust
         |    Coef. Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
a_model    |
      wgt |  -.5506199 .0484388 -11.37 0.000 -.6455582 -.4556816
   _cons | 37.91318 1.671845 22.68 0.000    34.63642 41.18993
-------------+----------------------------------------------------------------
a_sigma    |
   _cons | 2.008175 .3459161    5.81 0.000    1.330192 2.686158
-------------+----------------------------------------------------------------
b_model    |
      wgt |  -.8703828 .1032373 -8.43 0.000 -1.072724 -.6680413
   _cons | 43.69406 2.992288 14.60 0.000    37.82928 49.55884
-------------+----------------------------------------------------------------
b_sigma    |
   _cons | 2.52664 .6030802    4.19 0.000    1.344625 3.708655
------------------------------------------------------------------------------

. test [a_model]wgt = [b_model]wgt

( 1)  [a_model]wgt - [b_model]wgt = 0

         chi2(  1) = 7.86
      Prob > chi2 = 0.0050

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yangyu72

2012-6-23 09:00:24

谢了谢了，原来我在中间多留了一个空格。

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yangyu72

2012-6-23 09:08:38

如果其中有一个组的样本容量很小，甚至低于30，分组回归会有什么不妥吗？有人建议我用交叉项，但遇到交叉项中有一个变量是内生变量。比如y=a1*x1+a2*x2+a3*x1*g+a4*g,其中x1是内生变量，需要用工具变量，x1*g也是内生的吗？这该如何处理？

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yangyu72

2012-6-23 09:11:07

再次感谢二位高手的帮助，希望这个问题能继续给我答复，我把周围的高手都问遍了，都没遇到这样的情况。

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yangyu72

2012-6-23 09:43:03

我用ivtobit进行分组回归，怎么又出现这样的问题？equation [a_model] not found
r(303);
我确认这次输入命令没出错。

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yangyu72

2012-6-23 09:45:02

刚才我用tobit分组回归的可以，ivtobit有什么不一样吗？

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yangyu72

2012-6-23 10:32:40

我的另一组数据需要用ivprobit，我用ivprobit分组回归，最后也出现equation [a_model] not found
r(303);
肯定是最后的命令中缺个什么？缺什么呢？

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yangyu72

2012-6-23 11:41:42

有人大经济论坛的高手们，就有希望解决问题。期待中......

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蓝色

2012-6-23 12:59:34

你看清楚suest a b，中人家具体是什么吗，
. suest a b

Simultaneous results for a, b

                                                Number of obs =       74

------------------------------------------------------------------------------
         |             Robust
         |    Coef. Std. Err.    z P>|z|    [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
a_model    |
      wgt |  -.5506199 .0484388 -11.37 0.000 -.6455582 -.4556816
   _cons | 37.91318 1.671845 22.68 0.000    34.63642 41.18993
-------------+----------------------------------------------------------------
a_sigma    |
   _cons | 2.008175 .3459161    5.81 0.000    1.330192 2.686158
-------------+----------------------------------------------------------------
b_model    |
      wgt |  -.8703828 .1032373 -8.43 0.000 -1.072724 -.6680413
   _cons | 43.69406 2.992288 14.60 0.000    37.82928 49.55884
-------------+----------------------------------------------------------------
b_sigma    |
   _cons | 2.52664 .6030802    4.19 0.000    1.344625 3.708655
------------------------------------------------------------------------------

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yangyu72

2012-6-23 17:02:23

我懂了，我搞定了，学习了，谢谢了！！

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yangyu72

2012-6-26 20:33:14

再弱弱的问一句：这是chow检验吗？结果中是卡方检验值。

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Melissa-Wu

2015-1-10 00:31:22

楼主，告诉我啊，我也总显示找不到

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束粱稳定性

2016-3-28 14:36:43

yangyu72 发表于 2012-6-26 20:33
再弱弱的问一句：这是chow检验吗？结果中是卡方检验值。

你好，请问帖子中讨论的方法是chow检验吗？

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zabbyy

2017-4-9 09:30:03

yangyu72 发表于 2012-6-23 09:00
谢了谢了，原来我在中间多留了一个空格。

空格似乎是没问题的吧

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2803159863

2017-9-20 11:08:20

蓝色发表于 2012-6-22 16:29
. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

您好这个报告只能看见P值怎么看见系数的差异值呢因为系数的差异值不可能是原来回归系数的简单相减吧

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2803159863

2017-9-20 11:08:36

蓝色发表于 2012-6-22 16:29
. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

您好这个报告只能看见P值怎么看见系数的差异值呢因为系数的差异值不可能是原来回归系数的简单相减吧

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蓝色

2017-9-20 13:34:07

2803159863 发表于 2017-9-20 11:08
您好这个报告只能看见P值怎么看见系数的差异值呢因为系数的差异值不可能是原来回归系数的简单相减吧

就是简单的相减

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bboyfree

2017-12-27 21:31:00

请问大神们，，用空间Tobit，做suest，显示unable to generate scores for model a
suest requires that predict allow the score option
r(322);
但是，用tobit可以做出结果。是不是suest不支持空间tobit?

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dear_potato

2018-7-23 16:32:42

bboyfree 发表于 2017-12-27 21:31
请问大神们，，用空间Tobit，做suest，显示unable to generate scores for model a
suest requires that p ...

同问。请问你解决了嘛？

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guo517348019

2018-7-31 10:41:26

蓝色发表于 2012-6-22 16:29
. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

非常感谢！

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cxhbbd

2018-10-24 16:37:54

bboyfree 发表于 2017-12-27 21:31
请问大神们，，用空间Tobit，做suest，显示unable to generate scores for model a
suest requires that p ...

请问楼上的问题解决了吗，我用的是面板tobit，分组回归的系数检验要怎么检验呢

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ddu220

2020-5-16 01:14:40

蓝色发表于 2012-6-22 16:29
. sysuse auto, clear
(1978 Automobile Data)

你好，我前面5步都是可以的，但是最后一步也出现了equation [a_model] not found，请问您知道是什么原因吗？

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