基于逆γ偏正态分布的Tobit回归模型

发布时间：2018-02-22 19:58

  本文关键词： 逆γ偏正态分布 Tobit回归模型 极大似然估计　出处：《统计与决策》2016年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：Tobit模型是一种应用很广泛的截尾回归模型,并假定其误差项服从正态分布。相对于对称分布,偏态分布能获得更全面准确、及时有效的信息。基于此,文章提出了基于逆尺度因子偏正态分布的Tobit回归模型,并给出了该模型参数的极大似然估计,通过数值模拟与正态假设下的Tobit模型进行比较,结果表明该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.
【作者单位】： 西北农林科技大学理学院;New
【分类号】：F224.7

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本文编号：1525178