টবিট মডেল আর

Question

প্যাকেজস এইআর এর সাথে টুবিট মডেলটি ব্যবহার করে কোথায় ভাল অ্যাপ্লিকেশন এবং উদাহরণগুলি (ম্যানুয়াল এবং বইটি আর এর সাথে একনোমেট্রিক প্রয়োগ করা হয়েছে) সন্ধান করতে পারে?

সম্পাদন করা

আমি y এর জন্য প্রান্তিক প্রভাব গণনা করার জন্য একটি আদেশ অনুসন্ধান করছি (সুপ্ত পরিবর্তনশীল y * এর জন্য নয়)। এটি বলে মনে হচ্ছে , যেখানে হল std.normal संचयी বিতরণ ফাংশন। তবে কীভাবে আমি আর এর সাথে এই প্রভাবগুলি গণনা করতে পারি?$\phi(x\beta/\sigma)\beta$$\phi$

Answer 1

এটি প্যাকেজে নেই, কেবল নিজের কমান্ডটি লিখুন। যদি আপনার রিগ্রেশনটি নিয়মিত <- tobit (y ~ x) হয় তবে তার প্রভাবগুলির ভেক্টর হওয়া উচিত

pnorm(x%*%reg$coef[-1]/reg$scale)%*%reg$coef[-1].

Comments

আপনি কিছু টি () মিস করেছেন? non-conformable argumentsআমি প্রদত্ত উদাহরণ ডেটা দিয়ে চেষ্টা করার সময় কিছুটা পান AER::tobit। আপনি উদাহরণস্বরূপ ডেটাসেট দিয়ে চেষ্টা করে মনে করবেন?

— hans0l0

Answer 2

আমার উপরে একই সমস্যা (" non-conformable arguments") ছিল যা @ hans0l0 উপরের মন্তব্যে উল্লিখিত হয়েছে। আমি মনে করি আমি এটি সমাধান করেছি, এবং এখানে ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করব।

প্রথমত, মূল পোস্টে সমীকরণে একটি ত্রুটি রয়েছে। এটি হওয়া উচিত , দ্বিতীয়টির পরে একটি সাবস্ক্রিপ্ট রয়েছে তবে প্রথমটির পরে নয়। টোবিট মডেলটিতে, একটি ভেরিয়েবল এর প্রান্তিক প্রভাব কেবল নির্দিষ্ট ভেরিয়েবল ( ) এর সহগ দ্বারা নির্ধারিত হয় না ; একটি সামঞ্জস্য ফ্যাক্টর এছাড়াও প্রয়োজনীয় যা মডেলের অন্যান্য ভেরিয়েবলের মান থেকে গণনা করা হয় ( )।$ϕ(xβ/σ)β_j$$β$$x_j$$β_j$$ϕ(xβ/σ)$

ওয়াল্ড্রিজ 2006 (পৃষ্ঠা 598) থেকে:

সমন্বয় ফ্যাক্টর ... একটি রৈখিক ফাংশন উপর নির্ভর করে , । এটি দেখানো যেতে পারে যে সামঞ্জস্য ফ্যাক্টরটি কঠোরভাবে শূন্য এবং একের মধ্যে হয়।$x$$xβ/σ = (β_0 + β_1x_1 + … + β_kx_k)/σ$

এই সমন্বয় ফ্যাক্টরটির অর্থ হ'ল মডেলের অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির মানগুলি সম্পর্কে আমাদের একটি পছন্দ করতে হবে: "আমাদের অবশ্যই x _জে , সাধারণত গড় মান বা অন্যান্য আকর্ষণীয় মানগুলির জন্য মানগুলি প্লাগ করতে হবে " (ওয়াল্ড্রিজ 2006, পি 598)। সুতরাং সাধারণত এটি গড় হবে তবে এটি মাঝারি, শীর্ষ / নীচের অংশটি বা অন্য কিছু হতে পারে। এটি @ hans0l0 এর সাথে সম্পর্কিত এবং non-conformable argumentযখন আমরা উপরে আলেক্সের কোডটি ব্যবহার করছিলাম তখন আমি " " ত্রুটিগুলি পাচ্ছিলাম : সেই xকোডের " " "ভেক্টর হবে যখন আমাদের যা প্রয়োজন ভেরিয়েবলের জন্য একক মান হবে (গড় / মিডিয়ান / ইত্যাদি) । আমি বিশ্বাস করি উপরের কোডে আরও একটি ত্রুটি রয়েছে যা এটি সামঞ্জস্য পদ থেকে ইন্টারসেপ্ট মানকে বাদ দেয় ( [-1]প্রথম ব্যবহারের পরে স্ক্রিপ্ট সহ )reg$coef)। এ সম্পর্কে আমার বোঝাপড়া (তবে আমি সংশোধন করে খুশি) হ'ল সমন্বয় ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করা উচিত ( উপরে থেকে )।$β_0$

যা কিছু বলেছিল, এখানে থেকে ডেটাसेट ব্যবহার করে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে AER::tobit (“Affairs”):

## Using the same model and data as in the Tobit help file
## NB: I have added the “x=TRUE” command so the model saves the x values

> fm.tobit <- tobit(affairs ~ age + yearsmarried + religiousness + occupation + rating,
                    data = Affairs, x=TRUE)
> fm.tobit$coef
(Intercept)  age         yearsmarried  religiousness  occupation  rating 
8.1741974    -0.1793326  0.5541418     -1.6862205     0.3260532   -2.2849727

> fm.tobit$scale
[1] 8.24708 

## the vector of marginal effects (at mean values and for y > 0) should be as follows.
## note the [-1] used to remove the intercept term from the final vector, 
##  but not from within the adjustment term. 

> pnorm(sum(apply(fm.tobit$x,2,FUN=mean) * fm.tobit$coef)/fm.tobit$scale) * 
  fm.tobit$coef[-1]
  age        yearsmarried  religiousness  occupation  rating 
  -0.041921  0.1295365     -0.394172      0.076218    -0.534137 

পুনরাবৃত্তি করা জরুরী: এগুলি কেবলমাত্র সেই ক্ষেত্রে প্রান্তিক প্রভাব যা y ইতিবাচক (যেমন কমপক্ষে একটি ব্যাপার ঘটেছে) এবং সমস্ত ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের গড় মানগুলিতে।

কেউ যদি টবিট মডেলগুলির জন্য অন্তর্নির্মিত প্রান্তিক প্রভাব সরঞ্জাম সহ একটি প্রোগ্রাম ব্যবহার করে সেই ফলাফলগুলি পরীক্ষা করতে চান, আমি তুলনাটি দেখতে আগ্রহী। কোন মন্তব্য এবং সংশোধন খুব প্রশংসা করা হবে।

তথ্যসূত্র :
ওয়াল্ড্রিজ, জেফ্রি এম 2006. পরিচিতি ইকোনোমেট্রিক্স: একটি আধুনিক পদ্ধতি। থমসন দক্ষিণ-পশ্চিমা। তৃতীয় সংস্করণ।

Comments

এই অবদানের জন্য ধন্যবাদ। সিভিতে আপনাকে স্বাগতম। আমি আশা করি আমরা আরও দেখতে পাবেন।

— গুং - মনিকা পুনরায়