lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同？logit模型估計(jì)的系數(shù)=probit模型估計(jì)的系數(shù)*1.65一般來說，數(shù)量差別不大，但系數(shù)的意義往往不同。]

lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的應(yīng)用范圍有何不同？

logit模型估計(jì)的系數(shù)=probit模型估計(jì)的系數(shù)*1.65一般來說，數(shù)量差別不大，但系數(shù)的意義往往不同。

]操作過程：橫斷面數(shù)據(jù)：Object/newobject，從菜單中選擇公式選項(xiàng)。在出現(xiàn)的“公式說明”對(duì)話框中輸入公式。面板數(shù)據(jù)：打開Eviews，打開工作文件，點(diǎn)擊平衡面板，進(jìn)入面板數(shù)據(jù)框。輸入數(shù)據(jù)后，在Pro C中估計(jì)模型時(shí)，在方法選項(xiàng)中選擇Tobit。

怎樣在eviews中做probit模型和tobit模型？

Tobit模型是因變量連續(xù)分布在正值上的一種模型，但它包含一些正概率值為0的觀測(cè)值。例如，在任何一年，都有相當(dāng)數(shù)量的家庭的醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用為零。因此，雖然年度家庭醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用的總體分布分散在較大的正區(qū)間，但零的數(shù)字卻相當(dāng)集中。又稱刪失回歸模型或刪失回歸模型，是一種有限因變量回歸。限制因變量是指因變量的觀測(cè)值是連續(xù)的，但由于某些限制，觀測(cè)值不能完全反映因變量的實(shí)際狀態(tài)。主要包括截?cái)嗷貧w模型、Tobit模型和樣本選擇模型。