托比特回归平方

Question

首先，我复制了一个Tobit回归表，其中包括卡方检验和Pr>；除coef估计值外的卡方检验

我熟悉Tobit和卡方检验的一般概念，但我对它不够熟悉，无法从数学上重现它。具体地说，我试图找出如何在Python中恢复卡方检验

我正在使用this包。很清楚如何恢复coefs，我认为.sigma_属性就是我要寻找的，但它是标量而不是向量，所以如果它与coefs的标准错误有关，我会感到惊讶

如果我能找到正确的方向，那就太棒了

Answer 1

您可能希望尝试以下代码，以获得确定系数，这是您需要的一个很好的指标：

import numpy as np
x = <your set of dependent variables>
y = <your independent variable>
cens = <the cens vector as defined in the library documentation>

tobit  = TobitModel()
rTobit = tobit.fit(x, y, cens, verbose=False)
yHat   = rTobit.predict(x)
yHat   = yHat.reshape(yHat.shape[0],1)

yMean = np.full((yHat.shape[0],1), y.mean()[0])

cDet  = np.dot(np.transpose(yHat-yMean), yHat-yMean) / np.dot(np.transpose(y-yMean), y-yMean)

Tobit回归在估计可用性百分比（范围在0到100之间）等变量时非常有用