有几个问题想请教下大家：1.面板数据，总共14万条记录，但y=1的记录只有1100多条，其他的都是使y=0的，我感觉其结果会被稀释很多。所以用起来有点担心。发生的算是稀有事件了，但又是面板数据，感觉有点无措。
2.采用混合probit回归，但是出现了Note: 16 failures and 0 successes completely determined.，我也上stata网上查了下，我是那里提出的情况中的第一种，应该问题不大。但是R^2实在太小了只有0.0557，所以有点慌了，Log likelihood = -6157.0573 ，但是，就估计结果而言，只有常数项z值小，0.65，但我还是感觉会不会有问题。所以我用了下面的方法
3.因为是初学者，我暂时还不太会用xtlogit，而且xtlogit固定效应算出的很多变量z值都很低（原则上是不是都比较青睐于使用固定效应模型，但是xtlogit效果不行），所以我试着采用xtprobit随机效应模型，
xtprobit var1 ex1  ex2 ex3 ex4 ertat entrance randd lncap,nolog

Random-effects probit regression                Number of obs      =    142591
Group variable: newid1                          Number of groups   =     72997

Random effects u_i ~ Gaussian                   Obs per group: min =         1
                                                               avg =       2.0
                                                               max =         3

Integration method: mvaghermite                 Integration points =        12

                                                Wald chi2(8)       =    181.21
Log likelihood  =  -4007.311                    Prob > chi2        =    0.0000

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        var1 |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         ex1 |   .1824436   .0472319     3.86   0.000     .0898707    .2750165
         ex2 |  -.5675857   .0982919    -5.77   0.000    -.7602342   -.3749371
         ex3 |   .1380591   .0264527     5.22   0.000     .0862128    .1899054
         ex4 |   .3008444   .0469112     6.41   0.000        .2089    .3927887
       ertat |  -11.61345   2.941699    -3.95   0.000    -17.37908   -5.847826
    entrance |  -.6560081   .7093972    -0.92   0.355    -2.046401     .734385
       randd |   2.081939   1.066982     1.95   0.051    -.0093068    4.173184
       lncap |   .1213522   .0348979     3.48   0.001     .0529535    .1897509
       _cons |   17.72977   7.954497     2.23   0.026     2.139242     33.3203
-------------+----------------------------------------------------------------
    /lnsig2u |   2.654405   .0165727                      2.621923    2.686887
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |   3.770481   .0312436                      3.709739    3.832217
         rho |    .934282   .0010176                      .9322593    .9362484
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Likelihood-ratio test of rho=0: chibar2(01) =  4403.18 Prob >= chibar2 = 0.000

最后一行LR检验结果是不是可以说明比较适合使用随机效应面板probit回归。

我想请问第一，我数据的问题，是不是适合使用这个模型，第二，撇开混合效应是否有效的问题，我直接probit出的结果，R^2小和常数项z值小会不会问题很大（可能以后还会遇到这样的问题，所以想顺便请教下），第三，随机效应的面板probit，大家看看是否有问题，我不是很确定，一边继续查些文献，一边请教下大家。问题有点多，希望能听听大家的意见和建议，非常感谢！