门槛模型结果门槛值如何看？

chengchao

38024

收藏 2017-02-16

这是我用王群勇老师方法求得的门槛值和置信区间

model | Threshold Lower Upper

-----------+-----------------------------------------

Th-1 | 4.3883 4.3639 4.4068

Th-21 | 4.3639 4.3568 4.3793

Th-22 | 4.1606 4.1539 4.1776

这是回归结果

lnthc | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

lncit | 11.07614 1.473846 7.52 0.000 8.181061 13.97122

lncit2 | -1.642464 .2173163 -7.56 0.000 -2.069339 -1.215589

lnthi | .5739908 .0460726 12.46 0.000 .4834904 .6644913

lninv | -.1441373 .1813612 -0.79 0.427 -.5003856 .212111

lnedu | -.3260184 .0993544 -3.28 0.001 -.5211805 -.1308564

lnope | .0674368 .0886887 0.76 0.447 -.1067747 .2416483

lnold | -.4364386 .2604238 -1.68 0.094 -.9479896 .0751124

_cat#c.lnsec |

0 | -.0401368 .1033156 -0.39 0.698 -.2430799 .1628062

1 | -.7243398 .116798 -6.20 0.000 -.9537664 -.4949133

2 | .4186255 .1227602 3.41 0.001 .1774873 .6597638

请问回归结果中，0，1，2如何与门槛值对应，在这个结果中0是代表门槛值小于4.3639，1代表(4.1606 4.3639)，2代表门槛值大于4.1606吗？请各位牛人赐教！

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黃河泉

2017-2-17 11:22:54

我的"猜想"应该是 (可能王群勇老师最清楚)：

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叫我水手123456

2017-2-17 13:42:44

你这有个重要的利用自抽样得到的门槛值的p值没报出，怎么看门槛显著不显著呢

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chengchao

2017-2-17 17:10:23

黃河泉发表于 2017-2-17 11:22
我的"猜想"应该是 (可能王群勇老师最清楚)：

通过多方面了解，您的是对的，O(∩_∩)O谢谢

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chengchao

2017-2-21 09:11:19

叫我水手123456 发表于 2017-2-17 13:42
你这有个重要的利用自抽样得到的门槛值的p值没报出，怎么看门槛显著不显著呢

还有一个表我没有粘上。请问第一门槛值可以大于第二门槛值吗？

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yichencarry

2018-1-10 09:06:12

楼主，你好。我现在做出来也是这个问题，自抽样检验证明要有两个门槛，但是第一个门槛值是大于第二个门槛值的。这样解释斜率就很困扰了。0代表小于第一个门槛的斜率，1代表第一个门槛和第二个门槛之间的斜率，2代表大于第二个门槛的斜率，但是第一个门槛有小于第二个，解释起来非常不通顺呀。如果第一个门槛小于第二个门槛，那解释起来就没有问题了。你在论文中是如何解决这个问题的呢？请予以指导，非常非常感谢！

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yichencarry

2018-1-10 09:07:27

chengchao 发表于 2017-2-21 09:11
还有一个表我没有粘上。请问第一门槛值可以大于第二门槛值吗？

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Bigeyes

2018-3-18 16:08:11

楼主，你好，有个门槛问题想请教你以下，已经私信你了

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十三爷1995

2018-3-30 17:05:04

yichencarry 发表于 2018-1-10 09:06
楼主，你好。我现在做出来也是这个问题，自抽样检验证明要有两个门槛，但是第一个门槛值是大于第二个门槛值 ...

您好我也遇见了这种情况，怎么办呢？LR函数显示第一个门槛值大于第二个，很难解释啊

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WFiona

2018-5-18 10:53:01

您好，请问怎么具体操作进行求解是几重门槛以及如何具体求门槛值和门槛回归，您有相关教程文件吗？

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彭揽策

2018-7-23 18:09:22

感谢楼主

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xcj520

2018-7-25 05:05:11

可以加qq3262369478进一步讨论了。

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喵与汪的对决123

2018-8-13 11:38:15

黃河泉发表于 2017-2-17 11:22
我的"猜想"应该是 (可能王群勇老师最清楚)：

所以门槛变量的顺序是从下往上排序吗？感觉有点懵圈了，看有的人说是从上往下直接看，那么第一个门槛就应该是4.3883了

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黃河泉

2018-8-13 15:38:28

喵与汪的对决123 发表于 2018-8-13 11:38
所以门槛变量的顺序是从下往上排序吗？感觉有点懵圈了，看有的人说是从上往下直接看，那么第一个门槛就应 ...

不是照估计先后顺序，而是照估计值大小排序！

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喵与汪的对决123

2018-8-13 16:40:44

黃河泉发表于 2018-8-13 15:38
不是照估计先后顺序，而是照估计值大小排序！

-----------------------------------------------------
   model | Threshold       Lower       Upper
-----------+-----------------------------------------
   Th-1 | 7278.7500    7048.4150    7358.3100
   Th-21 | 9224.4600    8563.2200    9230.6800
   Th-22 | 4275.1200    4162.0800    4277.0500
-----------------------------------------------------

Threshold effect test (bootstrap = 300 300):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |    RSS       MSE    Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
Single | 9.8899    0.0235    108.07  0.0000  29.9478  35.5887  51.0363
Double | 9.1687    0.0218    33.03  0.0100  22.0683  24.5870  31.3617
-------------------------------------------------------------------------------
我想问一下我的这个结果是几个门槛值？分别是多少？查了资料说th-21和th-22是双门槛的两个值，这个时候th-1是不用考虑的是吗？

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黃河泉

2018-8-13 17:35:07

喵与汪的对决123 发表于 2018-8-13 16:40
-----------------------------------------------------
model | Threshold Lower ...

的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

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喵与汪的对决123

2018-8-13 20:06:03

黃河泉发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

好的好的，谢谢黄老师，最近写论文正好遇到这个问题，谢谢老师解答~

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dream_2010

2018-8-20 21:31:30

黃河泉发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

黄老师遇到一个问题不知道怎么解释，不知道能否请教老师一下。
Threshold effect test (bootstrap = 200 200):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |    RSS       MSE    Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
Single | 1.4457    0.0057    7.18  0.1800 8.3226 9.7116  11.6515
Double | 1.3680    0.0054    14.31  0.0200 9.8066  12.1244  16.6255
-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression             Number of obs    =    264
Group variable: 省份                         Number of groups =       22

R-sq:  within  = 0.1608                      Obs per group: min =       12
   between = 0.0779                                     avg =    12.0
   overall = 0.0276                                     max =       12

                                             F(10,232)       =    4.45
corr(u_i, Xb)  = -0.8305                      Prob > F          = 0.0000

-------------------------------------------------------------------------------
      lntfp |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
      lnycd | .000641 .0181073    0.04 0.972 -.0350348 .0363169
      lngdp | .0007519 .0255287    0.03 0.977 -.0495458 .0510495
      lnzb |    .00349    .00565    0.62 0.537 -.0076419    .014622
   lninfra | .0831409 .0289312    2.87 0.004    .0261395 .1401424
   lnwage |  -.1047587 .0901295 -1.16 0.246 -.2823356 .0728181
   lnfisc | -.036897 .0740878 -0.50 0.619 -.1828678 .1090738
      lnrd | .0089951 .0405054    0.22 0.824 -.0708103 .0888005
            |
_cat#c.lnifdi |
         0  | .0019942 .0074586    0.27 0.789 -.0127012 .0166895
         1  |  -.0120582 .0083431 -1.45 0.150 -.0284962 .0043797
         2  | .0061586 .0074479    0.83 0.409 -.0085156 .0208328
            |
      _cons |  -.3202027 .4630547 -0.69 0.490 -1.232532 .5921271
--------------+----------------------------------------------------------------
   sigma_u |  .05807838
   sigma_e |  .07678953
      rho |  .36388316 (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(21, 232) = 0.85                   Prob > F = 0.6544
假如我的变量通过了门槛检验，但是这几个门槛的P值却不显著，这样子应该怎样处理数据呢？
还是我的门槛检验其实不对呢？

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dream_2010

2018-8-20 21:34:12

黃河泉发表于 2018-8-13 17:35
的确至少有两个门槛值 (你应该试试 3 个之情形)，而门槛值为 Th-21 与 Th-22 所示！

黄老师我在做门槛检验的时候遇到一个问题，不知道您是否能够解答。
Threshold effect test (bootstrap = 200 200):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |    RSS       MSE    Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
Single | 1.4457    0.0057    7.18  0.1800 8.3226 9.7116  11.6515
Double | 1.3680    0.0054    14.31  0.0200 9.8066  12.1244  16.6255
-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression             Number of obs    =    264
Group variable: 省份                         Number of groups =       22

R-sq:  within  = 0.1608                      Obs per group: min =       12
   between = 0.0779                                     avg =    12.0
   overall = 0.0276                                     max =       12

                                             F(10,232)       =    4.45
corr(u_i, Xb)  = -0.8305                      Prob > F          = 0.0000

-------------------------------------------------------------------------------
      lntfp |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
--------------+----------------------------------------------------------------
      lnycd | .000641 .0181073    0.04 0.972 -.0350348 .0363169
      lngdp | .0007519 .0255287    0.03 0.977 -.0495458 .0510495
      lnzb |    .00349    .00565    0.62 0.537 -.0076419    .014622
   lninfra | .0831409 .0289312    2.87 0.004    .0261395 .1401424
   lnwage |  -.1047587 .0901295 -1.16 0.246 -.2823356 .0728181
   lnfisc | -.036897 .0740878 -0.50 0.619 -.1828678 .1090738
      lnrd | .0089951 .0405054    0.22 0.824 -.0708103 .0888005
            |
_cat#c.lnifdi |
         0  | .0019942 .0074586    0.27 0.789 -.0127012 .0166895
         1  |  -.0120582 .0083431 -1.45 0.150 -.0284962 .0043797
         2  | .0061586 .0074479    0.83 0.409 -.0085156 .0208328
            |
      _cons |  -.3202027 .4630547 -0.69 0.490 -1.232532 .5921271
--------------+----------------------------------------------------------------
   sigma_u |  .05807838
   sigma_e |  .07678953
      rho |  .36388316 (fraction of variance due to u_i)
-------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(21, 232) = 0.85                   Prob > F = 0.6544

我的变量如果通过了门槛检验，但是门槛的P值不显著，我应该如何解释呢？
或者我能够通过数据处理解决这一问题呢？先谢谢老师了。

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黃河泉

2018-8-21 16:44:00

dream_2010 发表于 2018-8-20 21:34
黄老师我在做门槛检验的时候遇到一个问题，不知道您是否能够解答。
Threshold effect test (bootstrap = ...

1. 我的变量如果通过了门槛检验，但是门槛的P值不显著是什么意思？ 2. 你的情况应该是没有门槛效应！

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dream_2010

2018-8-22 12:30:22

黃河泉发表于 2018-8-21 16:44
1. 我的变量如果通过了门槛检验，但是门槛的P值不显著是什么意思？ 2. 你的情况应该是没有门槛效应！

老师二重门槛检验的P不是通过了么？怎么会是没有门槛效应呢？

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黃河泉

2018-8-22 15:12:45

dream_2010 发表于 2018-8-22 12:30
老师二重门槛检验的P不是通过了么？怎么会是没有门槛效应呢？

你第一个就没通过！

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dream_2010

2018-8-23 09:46:45

黃河泉发表于 2018-8-22 15:12
你第一个就没通过！

啊哈，知道了，谢谢老师指导

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周杰伦来了额

2018-8-29 09:08:23

黃河泉发表于 2018-8-22 15:12
你第一个就没通过！

Threshold effect test (bootstrap = 200 200):
-------------------------------------------------------------------------------
Threshold |    RSS       MSE    Fstat Prob Crit10 Crit5 Crit1
-----------+-------------------------------------------------------------------
Single | 1.4457    0.0057    7.18  0.1800 8.3226 9.7116  11.6515
Double | 1.3680    0.0054    14.31  0.0200 9.8066  12.1244  16.6255
-------------------------------------------------------------------------------
请教黄老师，single代表的是单重门槛检验，double代表的双重门槛检验，还是说single代表的是第一个门槛检验，double代表的是第二个门槛的检验呢？我自己理解的：按照你在此处的说法，single代表的就是第一个门槛的检验了，第一个门槛都没有通过显著检验，第二个门槛通过也就没有意义了。要有双重门槛，必须是两个都要通过。我理解的对吗？？

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周杰伦来了额

2018-8-29 09:14:11

黃河泉发表于 2018-8-22 15:12
你第一个就没通过！

Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
   model | Threshold       Lower       Upper
-----------+-----------------------------------------
   Th-1 |    7.4306       7.4202       7.4313
   Th-21 |    7.6686       7.6648       7.6690
   Th-22 |    7.6530       7.6525       7.6535
-----------------------------------------------------

看了老师的多个回答，老师您简直太6 了。我想再向您请教一个问题，我理解的：th-1表示的是单重门槛情况下，这个单门槛的值。th-21 th-22分别代表在双重门槛下第一个门槛值和第二个门槛值。我理解的对吗？

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黃河泉

2018-9-3 07:17:41

周杰伦来了额发表于 2018-8-29 09:14
Threshold estimator (level = 95):
-----------------------------------------------------
mod ...

这是两个门槛之估计结果 (你应该先看检定结果)，著重点在 Th-21 与 Th-22。

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大人大量1

2018-10-19 18:32:00

dream_2010 发表于 2018-8-20 21:34
黄老师我在做门槛检验的时候遇到一个问题，不知道您是否能够解答。
Threshold effect test (bootstrap = ...

一重门槛就没有通过假设（P值>0.1），因此没有门槛

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漫山贼营垒9

2018-12-10 17:28:36

yichencarry 发表于 2018-1-10 09:06
楼主，你好。我现在做出来也是这个问题，自抽样检验证明要有两个门槛，但是第一个门槛值是大于第二个门槛值 ...

您好，请问您0,1,2,3后边的系数对应什么阶段的门槛变量的系数弄懂了吗，求指教

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星名ally

2019-5-2 21:52:35

dream_2010 发表于 2018-8-20 21:31
黄老师遇到一个问题不知道怎么解释，不知道能否请教老师一下。
Threshold effect test (bootstrap = 200 ...

你这个根本没通过检验吧。根本不存在门限啊

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manggo味的你

2019-5-15 19:43:11

星名ally 发表于 2019-5-2 21:52
你这个根本没通过检验吧。根本不存在门限啊

您好，想请问一下我的解释变量lnfdi的0和1 对应的P值要怎么解释呢？希望能得到您的回复
---------------------------------------------------------------------------------
      lninno |    Coef. Std. Err.    t P>|t|    [95% Conf. Interval]
----------------+----------------------------------------------------------------
      lngov | .3431692 .1685125    2.04 0.043    .0107041 .6756344
      lnrlqs | .5813849 .075393    7.71 0.000    .432639 .7301308
lnjingfei10 | .2492828 .0578435    4.31 0.000    .135161 .3634047
      import | .4278047 .1195194    3.58 0.000    .1920001 .6636093
      gonglu | .2025318 .0951951    2.13 0.035    .0147176    .390346
         lnyd | .1446155 .0387594    3.73 0.000    .0681456 .2210855
            |
_cat#c.lnfdijt2 |
         0  |  -.0019355 .0056439 -0.34 0.732 -.0130706 .0091995
         1  | .0187658 .0061307    3.06 0.003    .0066702 .0308614
            |
      _cons | 5.941402 .8639526    6.88 0.000    4.236875 7.645929
----------------+----------------------------------------------------------------

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