如果随机变量成一定的分布，比如正太分布或者截断性正太分布，十分依然可以？

tobit模型是用最大似然估计的。你只要会写似然函数，就没有问题的，

eviews回归类型中有tobit这一项

不知eviews中回归选项

CENSORED-Censored（tobit）选项，是否是tobit回归？

请高手指点

CENSORED-Censored（tobit）选项

可以用eviews作的

太早的帖子，想问不知该找谁了？

好好学习学习

设z是一连续随机变量。任取两不同实数a、b（不妨设a<b），定义y=bI(z≥b)+aI(z≤a)+zI(a<z<b)，其中I(·)是示性函数（满足条件取1，否则取0），则y亦是随机变量（但y与z的概率分布未必相同，从而y与z的期望未必相同。如，当z服从正态分布时，y既不是纯连续随机变量，也不是纯离散随机变量）。

现有随机变量z、x=(x1 x2 x3 … xn)'。设z|x~N(x'β, σ^2)；给定a与b，根据a与b设定y与z的上述关系（从而亦设定了y与x的关系），估计β与σ，此即Tobit回归的主要目的。

可以看看这篇文章：
https://bbs.pinggu.org/thread-10764810-1-1.html