本文關(guān)鍵詞： 逆γ偏正態(tài)分布 Tobit回歸模型 極大似然估計　出處：《統(tǒng)計與決策》2016年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Tobit模型是一種應(yīng)用很廣泛的截尾回歸模型,并假定其誤差項服從正態(tài)分布。相對于對稱分布,偏態(tài)分布能獲得更全面準(zhǔn)確、及時有效的信息�；诖�,文章提出了基于逆尺度因子偏正態(tài)分布的Tobit回歸模型,并給出了該模型參數(shù)的極大似然估計,通過數(shù)值模擬與正態(tài)假設(shè)下的Tobit模型進行比較,結(jié)果表明該模型和方法是有用和有效的。
[Abstract]:The Tobit model is a widely used truncated regression model, and its error term is assumed to follow the normal distribution. Compared with the symmetric distribution, the skewed distribution can obtain more comprehensive, accurate and effective information. In this paper, the Tobit regression model based on the inverse scale factor partial normal distribution is proposed, and the maximum likelihood estimation of the parameters of the model is given. The numerical simulation is compared with the Tobit model under the normal assumption. The results show that the model and method are useful and effective.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)理學(xué)院;New
【分類號】：F224.7

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本文編號：1525178