各种截断回归的区别？

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收藏 2009-11-19

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请问 censored regression 和 interval regression 和 truncated regression 的区别是什么？分别用于什么情况？

之前学stata时，老师讲的是 tobit regression 是 interval regression的一个特殊情况，interval regression 有时也被称为truncated regression。
但是我看http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/default.htm 相关这几个回归的帮助，发现他们还是不同，但是帮助讲得太少了。
所以请教各位这几个回归模型的区别是什么？分别用于什么情况？

e.g.
因变量的样本里有接近1/3的数据是零，其他均为不同的正数（较大），不成正态分布，请问应该用什么模型计量呢？

如果用具体的例子，可以将因变量看成上市公司的非审计费用，很多公司都没有非审计业务，因此非审计费用为零。其余有非审计业务的，非审计费用为相应的值，一般在万到百万元不等。

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talentyxc

2009-11-19 21:28:43

举例子来说明
比如因变量是上市公司的非审计费用，很多公司都没有审计业务，审计费用为0，所以你观察不到，你观察到的只能是有非审计费用公司，它们的费用分布就是一个条件期望，就是p(费用|费用>0)，这个数据就是truncated的，适用truncated regression
如果你把所有公司的都观察到了，但是费用有下限0，没有非审计业务的公司的费用就是0，那么假设原来不设下限的费用x是一个随机变量，那么现在观察费用分布就是p(费用=0)=p(x<=0) p(费用=a)=p(x=a)(a>0)这个就适合tobit回归
如果管理层发文，说公司的非审计费用只能在1w-2w 100w-200w这几个区间里面，那么实际观察到的费用又会有变化，跟前面一样，这个就适合interval regression
总的来说，不同的回归只是对因变量分布假设不同，类似的还有poisson回归Negative Binomial回归Zero-inflated Poisson回归Zero-inflated Negative Binomial Regression，如果你觉得你的数据符合正态分布可以用tobit回归，如果觉得符合possion分布可以用Zero-inflated Poisson回归或者Zero-inflated Negative Binomial回归
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/dae/有很详细的例子