tobit总结
tobit模型公式(一)
tobit模型公式(一)Tobit模型公式Tobit模型是一种常用的统计模型，用于处理有截断取值的数据。
在该模型中，有些观测值可能无法被观测到，只能观测到其上限或下限。
下面列举了Tobit模型的相关公式，并通过示例进行解释说明。
Tobit模型Tobit模型是由Tobin于1958年提出的，用于处理存在自我选择（指对于某些观测值可能不可观测）的取值。
在Tobit模型中，存在两个阶段的生成过程：一个线性回归方程用于预测变量取值的期望，以及一个二项分布模型来描述观测值的可能取值范围。
Tobit模型公式Tobit模型可以表示为以下公式：1.观测方程： [观测方程]( [观测方程](其中，[观测方程](2.似然函数： [似然函数](其中，[似然函数](3.最大似然估计：最大似然估计的目标是最大化似然函数，从而找到最优的回归系数和误差项方差。
示例解释假设我们想研究商品房的售价与面积之间的关系，但房价数据存在下限（价格为0），无法观测到低于该下限的房价。
我们可以使用Tobit模型来估计房价与面积之间的线性关系。
首先，我们根据样本数据拟合Tobit模型，得到回归系数和误差项方差的最大似然估计。
然后，我们可以根据估计的回归系数，计算面积对房价的影响。
最后，我们可以使用模型进行预测，根据不同的面积值估计对应的房价。
通过Tobit模型，我们可以得出结论，面积与房价呈正相关关系，面积越大，房价越高。
这可以帮助我们了解房价的形成机制，并为房地产市场的决策提供参考。
总结Tobit模型是一种用于处理有截断取值的数据的统计模型。
通过估计回归系数和误差项方差，Tobit模型可以帮助我们理解变量之间的关系，并进行预测。
在实际应用中，Tobit模型在经济学、金融学等领域被广泛使用。
tob销售年终总结范文
tob销售年终总结范文Tob销售年终总结一、企业概述Tob（To Be Better）是一家专注于健康和环境友好产品的销售公司。
我们致力于为客户提供高质量的健康产品，包括电子烟、健康零食和有机食品等。
在过去一年中，我们以创新和严格的质量控制为核心，取得了较好的销售业绩和口碑。
二、销售目标回顾在2019年初制定的销售目标中，我们设定了以下三个主要目标：1. 销售额增长：目标销售额为500万人民币，同比增长25%。
2. 新客户开发：争取开发200个新客户，增加公司市场份额。
3. 客户满意度：提高客户满意度至90%以上。
三、销售业绩回顾1. 销售额增长：通过全面提升市场营销活动和增加线上线下推广渠道，我们成功达到了目标销售额500万人民币。
销售额同比增长了28%，超过了预期目标。
2. 新客户开发：我们开发了221个新客户，新增客户占总客户数的12%。
这意味着我们在市场上获得了更多的曝光度，并且成功吸引了新客户购买我们的产品。
3. 客户满意度：通过不断改进产品品质和售后服务，我们成功提高了客户满意度。
根据最新调查数据，客户满意度已经达到93%，优于我们设定的目标。
四、销售策略回顾为了实现销售目标，我们采取了以下主要策略：1. 增加品牌知名度：通过线上线下广告投放及社交媒体宣传，提高品牌知名度。
我们在各类电子烟展览上设立了展示摊位，吸引了大量潜在客户的关注。
2. 优化产品质量和创新：我们不断改进产品质量和设计，以满足客户日益增长的需求。
在过去一年中，我们推出了多款新产品，如口味更丰富的电子烟烟弹和更健康的有机零食，这些产品受到了客户的热烈欢迎。
3. 提升售后服务：我们加强了售后服务团队的培训，并且建立了更高效的用户反馈机制。
通过积极回应客户的反馈和需求，我们能够更及时地解决问题并提供满意的解决方案，从而提高客户满意度。
五、销售团队回顾我们销售团队的规模从2019年初的20人扩大到了30人。
我们的销售团队成员经过专业培训，具备了良好的销售技巧和客户服务意识。
tobit回归模型 管理学运用
tobit回归模型管理学运用
Tobit回归模型是一种常用的统计方法，用于处理具有截断或被限制因变量的情况。
它被广泛应用于管理学领域中的各种研究，例如市场营销、金融和人力资源管理等。
Tobit回归模型的基本思想是将被截断或被限制的因变量分为两部分：观测到的部分和未观测到的部分。
对于观测到的部分，使用普通最小二乘法进行回归分析；对于未观测到的部分，假设其满足一个概率分布，并通过极大似然估计来估计模型参数。
在管理学中，Tobit回归模型可用于解决多种实际问题。
例如，在市场营销研究中，我们可能对消费者购买某种产品的数量感兴趣，但是由于某些原因（例如供给限制或个人偏好），我们只能观察到购买数量的一个范围。
在这种情况下，Tobit回归可以帮助我们估计影响购买数量的各种因素。
在金融领域，Tobit回归模型可以用于分析股票价格的上下限。
例如，我们可能对某只股票的价格变化感兴趣，但是由于交易所的规定，价格存在一个最低或最高限制。
Tobit回归可以帮助我们理解影响股票价格波动的因素，并预测价格的变动范围。
在人力资源管理中，Tobit回归模型可以用于分析员工薪资的限制情况。
例如，某些组织可能设定了最低工资水平，员工的薪资不能低于这个限制。
Tobit回归可以帮助我们理解影响员工薪资的各种因素，并预测员工薪资的分布情况。
总之，Tobit回归模型在管理学领域中是一种重要的统计方法，
可以用于处理具有截断或被限制因变量的情况。
它可以帮助研究者深入理解和解释各种管理现象，并提供决策支持。
tobit模型做中介效应的stata命令-概述说明以及解释
tobit模型做中介效应的stata命令-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在为读者提供研究主题的背景和重要性，并介绍本篇长文的结构和目标。
本文的主题是关于Tobit模型在研究中介效应时的应用，旨在探讨Tobit模型如何成为一种有效的工具来分析中介效应。
通过接下来的讨论，读者将能够了解Tobit模型的原理和在中介效应研究中的作用。
在社会科学研究中，中介效应是一个广泛被应用和研究的领域。
中介效应指的是一种通过中介变量传递的因果关系机制，在解释因果关系中起到重要作用。
Tobit模型是一种可靠且灵活的统计模型，经常被用来处理因变量存在截断或审查问题的情况。
通过将Tobit模型与中介效应的研究相结合，可以更好地理解中介效应的机制。
本文将按照以下结构进行讨论。
首先，将介绍Tobit模型的基本原理和常见应用领域，包括它在处理截断数据和审查数据时的优势。
接着，会进行中介效应的概述，解释中介效应的概念和其在社会科学研究中的重要性。
最后，将重点讨论Tobit模型在中介效应研究中的应用，并探讨它在研究中介效应时的优势和局限性。
通过本文的阅读，读者将能够了解Tobit模型在中介效应研究中的重要性和适用性，并对此领域的未来研究方向有所展望。
此外，本文还将为读者提供有关Tobit模型的Stata命令的使用方法，以帮助他们在实践中应用该模型进行中介效应的研究。
通过深入了解这一专题，研究人员可以更加全面地了解和分析中介效应的机制，为实际问题的解决提供有力支持。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要包含三个部分：引言、正文和结论。
以下是各个部分的说明：1. 引言部分介绍了文章的背景和目的。
首先，我们将简要概述tobit 模型和中介效应的概念，以便读者对后续内容有所了解。
接着，我们明确阐述文章的结构和各个部分的主要内容。
最后，我们阐述了本文的目的，即通过探讨tobit模型在中介效应研究中的应用，对读者提供有价值的信息和洞察。
tobit模型总结
昨天Buker论坛，有个博士师姐的论文中用到Tobit模型，但前提条件不满足，我提出来了，同去的同学说我不给人家一点面子，现在想想好像也是，但，错了就是错了。
Tobit模型有两个前提条件：一、被解释变量必须以正的概率取0；
二、其余非0的样本在0以上呈连续状态。
她的解释变量用的是DEA计算的效率，DEA算的效率是一个相对效率，其中有几个基本的样本点作为最有效率的，这些的效率为1，其余的与这些最优的样本点相比，效率值小于1大于0，但不可能等于0，即不可能哪个样本点完全无效率，这恰恰不能满足Tobit模型的第一个条件。
今天早上，昨晚做报告的张师姐打电话过来，讨论模型的改进，我提议可以在设定时左边不限制，右边限制为1，后来我发现好像不对，左边必须限制，因为如果不限制就默认允许为负数，但如果用Tobit则要限制，但这里很明显不能限制，因为没有哪个值为0。
这样来看，Tobit模型也不可用，比较好的办法，我建议直接使用LPM（线性概率模型），理由是这里不是做预测，所以没什么大的问题，况且，张师姐的论文在用到模型的结论时也仅利用了其影响方向，LPM完全可以胜任。
另一个替代的办法是用1减去效率值，这样被解释变量就是无效率的大小了，这时完全满足Tobit模型的要求。
tobit总结（5篇范文）
tobit总结（5篇范文）第一篇：tobit总结一、Tobit 简介：Tobit是Probit的推广，创始人是托宾，在限值因变量关系式的估计（Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables）一文中提出，也叫截取回归模型。
二、Tobit 与Probit 的区别： y_i^* = X_i beta + varepsilon_i Probit模型是if y^* >0 then y_i =1 else y_i=0；Tobit模型是if y^* >0 then y_i =y_i^* else y_i=0。
tobit是线性概率模型，缺点就是如果p=1但事件可能根本就没发生。
虽然估计本身无偏，但预测结果却是有偏的。
（假设预测某个事件发生的概率等于1，但是实际中该事件可能根本不会发生。
反之，预测某个事件发生的概率等于0，但是实际中该事件却可能发生了。
虽然估计过程是无偏的，但是由估计过程得出的预测结果却是有偏的。
）probit是采用累积概率分布函数，用正态分布的累积概率作为probit 的预测概率。
可以克服这个缺点，本质基本上一样。
由于线性概率模型的上述缺点，希望能找到一种变换方法，（1）使解释变量xi所对应的所有预测值（概率值）都落在（0，1）之间。
（2）同时对于所有的xi，当xi增加时，希望yi也单调增加或单调减少。
显然累积概率分布函数F(zi)能满足这样的要求。
采用累积正态概率分布函数的模型称作Probit模型。
用正态分布的累积概率作为Probit模型的预测概率。
另外logistic函数也能满足这样的要求。
采用logistic函数的模型称作logit模型。
三、如何用Eviews软件进行Tobit回归分析操作过程：截面数据：Object/New Object，并从该菜单中选择Equation选项。
在出现的Equation Specification对话框面板数据：打开eviews，打开一个workfile，点击balanced panel，进入面板数据框，输完数据之后，在proc估计模型的时候，在方法选项里选择tobit即可。
ToB产品的迭代工作总结（二）
ToB产品的迭代工作总结（二）接ToB产品的迭代工作总结（一）Part2执行迭代工作：心里对迭代规划有了底，接下来就得执行迭代工作也是产品经常接触的工作——需求管理工作。
从产品经理视角本人将需求管理细分为挖掘、管理、分析、确认、执行、跟踪、完善需求7个小步骤。
工作中往往多个需求穿插进行，此种情况下这7个步骤是穿插甚至并行进行的。
重点是分析需求与执行需求阶段，个人觉得这是核心。
挖掘需求围绕该产品的用户目标与非用户目标去挖掘，用户目标就是用户的动机，用户想要什么样的感觉，用户想做什么，用户想要成为什么样的人，这个产品如何一步一步做才可以一一解决这些问题进而达到一个一个目标。
有各种目标的存在，团队的其他成员也有义务挖掘需求，身为产品经理就会接收到来自他人的需求。
需求就会有主动挖掘和被动接收（别人挖掘）。
这样需求的来源大体有：竞品、客户、用户、战略规划、数据、二手资料。
这样来自客户的需求就一堆，来自用户的也有一堆，来自竞品的也不少。
比如，条件不允许时，且目标用户的属性背景与办公一族有相似时，往往会让内部人员甚至团队开发成员模拟目标用户去体验产品，然后提需求。
专业一点会运用可用性测试，用户体验地图、任务路径分析、十秒测试法、视觉评估等方法来挖掘需求。
非专业提需求与专业提需求，其实都没有离开用户体验5要素的范围。
所以将战略层、范围层、结构层、框架层、表现层作为指导方向再结合具体方法去挖掘需求的，在迭代阶段挖掘需求会更明晰。
管理需求面对海量的需求，为了方便查找以及追本溯源，而且有的需求被挖掘出来后一时半会是无法判定是否或者什么时候排上日程的，这样把每个需求涉及到的关键属性信息记录清楚就方便后面的工作。
具体方法有比如需求池。
需求池里面该记录哪些信息可以根据具体的产品来定。
经过简单评估的需求就会进入需求池，要将其拿去设计开发上线就还得经过分析确认更严谨的评估。
分析需求分析需求的目的几乎是确认该需求是否值得投入到设计开发中去，也是分析该需求是否有价值。
initial values not feasible tobit回顾
initial values not feasible tobit回顾引言概述：在经济学和统计学中，Tobit模型是一种用于处理有限因变量的回归模型。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到初始值不可行的问题，即模型的初值无法满足模型的约束条件。
本文将回顾Tobit模型中初始值不可行的问题，并探讨解决这一问题的方法。
正文内容：1. 初始值不可行问题的原因1.1 数据截断：Tobit模型常用于处理被截断的因变量，即只能观测到一部分数据。
当初始值不可行时，可能是因为初始值不满足截断条件，无法产生观测到的数据。
1.2 模型约束条件：Tobit模型中存在约束条件，如正值约束或非负约束。
当初始值不满足这些约束条件时，模型无法收敛。
2. 解决初始值不可行问题的方法2.1 改变初值：一种简单的方法是通过改变模型的初始值，使其满足约束条件。
这可以通过手动调整初值或使用其他优化算法来实现。
2.2 引入惩罚函数：通过引入惩罚函数，可以将初始值不可行的问题转化为一个优化问题。
通过最小化惩罚函数，可以找到满足约束条件的初始值。
2.3 修正模型设定：有时，初始值不可行问题可能是因为模型设定有误。
在这种情况下，我们可以重新审视模型设定，调整模型的约束条件或其他参数，以解决初始值不可行的问题。
3. 总结在Tobit模型中，初始值不可行问题是一个常见但又具有挑战性的问题。
通过改变初值、引入惩罚函数或修正模型设定，我们可以解决这一问题。
然而，在实际应用中，选择合适的方法需要根据具体情况进行判断。
因此，研究人员需要充分理解Tobit模型的原理和约束条件，并结合实际情况选择合适的方法来解决初始值不可行问题。
总结：本文回顾了Tobit模型中初始值不可行的问题，并提出了解决这一问题的方法。
初始值不可行问题的原因主要包括数据截断和模型约束条件。
为了解决这一问题，可以通过改变初值、引入惩罚函数或修正模型设定等方法。
然而，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法。
tob销售年终总结
tob销售年终总结TOB销售年终总结一、背景介绍TOB（Business to Business，B2B）销售指的是企业与企业之间的销售活动。
在这个数字化、信息化的时代，TOB销售变得越来越重要。
在过去的一年中，我们团队在TOB销售方面积极努力，取得了一系列的成绩。
以下是我们的年终总结报告。
二、目标回顾在年初，我们制定了一系列的销售目标。
首先，我们希望扩大市场份额，增加销售额。
其次，我们要提高客户满意度，增强客户忠诚度。
最后，我们要持续改进销售流程和销售团队的专业素质。
这些目标是我们团队工作的基石。
三、市场分析在过去的一年中，TOB市场发展迅猛，竞争也越来越激烈。
新技术和新业务模式不断涌现，给市场带来了新的机遇和挑战。
我们团队通过不断观察市场动态、分析竞争对手的策略和举措，找到了我们的市场定位和竞争优势，并制定了相应的销售策略。
四、销售策略为了实现我们的销售目标，我们制定了一系列的销售策略。
首先，我们加强了市场推广和品牌建设，在线上线下开展了多种推广活动，提高了品牌知名度。
其次，我们注重客户关系管理，通过定期拜访客户、提供优质的售后服务，增强了与客户的合作黏性。
最后，我们加强了内部协作，帮助销售团队更好地协作和沟通，提高销售效率。
五、销售成果通过团队的共同努力，我们在过去的一年中取得了一系列的销售成果。
首先，我们的销售额同比增长了30%，实现了市场份额的增加。
其次，我们成功签约了多家知名客户，提高了注册用户的数量。
最后，我们的客户满意度调查显示，满意度得到了显著提升，客户忠诚度也得到了加强。
六、团队建设团队建设一直是我们工作的重要环节。
我们注重团队文化的塑造，通过培养团队成员的专业能力和团队合作精神，激发团队的创新力和凝聚力。
此外，我们还通过定期组织培训、分享会和团队活动等形式，提升团队的协作效率和工作质量。
七、问题与挑战在我们的工作中，也遇到了一些问题和挑战。
首先，市场竞争激烈，竞争对手的价格战给我们带来了一定的压力。
tobit模型回归结果的置信区间
tobit模型回归结果的置信区间摘要：一、Tobit模型简介二、Tobit模型的回归结果三、Tobit模型回归结果的置信区间四、结论与启示正文：一、Tobit模型简介Tobit模型，又称截尾回归模型或受限因变量模型，是一种特殊类型的回归模型。
它主要用于分析因变量受到某种限制的情况，例如在家庭医疗保险费用支出的研究中，尽管总体分布散布于一个大的正数范围内，但在数字0上却相当集中。
这种模型可以有效地解决因变量受限的问题，具有较强的实用性。
二、Tobit模型的回归结果在Tobit模型中，回归结果通常包括系数估计和标准误差。
系数估计反映了自变量对因变量的影响程度，而标准误差则表示系数的可信度。
但由于Tobit模型的特殊性，其回归结果的解读需谨慎。
三、Tobit模型回归结果的置信区间Tobit模型的回归结果的置信区间计算与其他线性回归模型有所不同。
由于Tobit模型的特殊结构，通常采用t分布来计算置信区间。
具体步骤如下：1.计算t统计量：t统计量=系数估计/标准误差。
2.查找t分布表：根据自由度（通常为样本量减去1）和显著性水平（如1%-99%），查找对应的t值。
3.计算置信区间：置信区间=系数估计±t值*标准误差。
四、结论与启示Tobit模型在处理受限因变量问题时具有较强实用性，但其回归结果的解读和置信区间的计算较为复杂。
在进行Tobit模型分析时，研究者需要充分了解模型的原理和方法，以获得准确的回归结果和有效的解释。
同时，Tobit模型也为其他受限因变量问题的研究提供了借鉴和启示，有助于拓展和深化相关领域的研究。
【注】：以上内容仅适用于Tobit模型的基本应用，实际操作中可能需要根据具体的研究设计和数据特性进行调整。
在进行Tobit模型分析时，建议先进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和适用性。
tobit模型因果推断
tobit模型因果推断
Tobit模型是基于极限取值模型的回归模型，通常用于分析存在截断的数据。
例如，当研究用户的购买行为时，可能存在一定的限制，例如购买金额不能超过某一限制。
Tobit模型可以用于因果推断。
它可以帮助研究者确定具体因素对于购买行为的影响以及限制购买行为的因素。
通过对较大的样本数据集进行分析，研究者可以获得对因果关系的预测。
这种预测可以被用于为营销活动制定策略、最大化销售额或者推广产品。
需要注意的是，在应用Tobit模型时，确保样本数据的质量和数量充足非常重要。
通常，建议使用较大的样本数据集，并进行适当的数据处理以保证数据的可信度。
stata中tobit回归结果解答
stata中tobit回归结果解答Tobit回归是一种广义线性模型，常用于处理存在截断或者被限制的因变量的情况。
在实际研究中，我们经常会遇到因变量存在截断或者被限制的情况，比如收入、支出等变量往往有一个下限，而且许多观测值会集中在这个下限附近。
Tobit回归模型就是为了解决这个问题而提出的。
Tobit回归模型假设因变量Y存在截断或者被限制，其中截断指的是因变量的取值范围有上限或下限，被限制则是指因变量的取值范围只有上限或下限。
Tobit回归模型的基本形式如下：Y* = Xβ + εY = max(Y*, 0)其中，Y*为未观测到的真实因变量，X为自变量，β为待估计的系数，ε为误差项。
Y为观测到的因变量，取值为Y*和0中较大的那个。
通过最大似然估计方法，可以得到Tobit回归模型的参数估计结果。
在Stata中，进行Tobit回归分析非常方便。
假设我们有一个因变量Y和一组自变量X，我们可以使用tobit命令进行回归分析。
具体操作如下：1. 导入数据：使用命令use读取数据文件，或者通过菜单栏File->Open->Data读取数据文件。
2. 运行tobit命令：输入命令tobit Y X1 X2 X3，其中Y为因变量，X1、X2、X3为自变量。
可以根据实际情况添加或删除自变量。
3. 查看回归结果：回归分析完成后，Stata会输出一份结果表，其中包括了各个自变量的系数估计值、标准误、t值和p值等信息。
Tobit回归结果的解读主要包括系数的显著性检验和边际效应的分析。
在系数的显著性检验中，我们通常关注p值是否小于0.05，以确定自变量对因变量的影响是否显著。
在边际效应的分析中，我们可以通过计算自变量的边际效应来衡量自变量对因变量的影响程度。
在进行Tobit回归分析时，还需要注意一些问题。
首先，需要检验因变量是否存在截断或者被限制的情况，可以通过绘制直方图或描述统计量来判断。
其次，需要检验模型的合理性，可以使用诊断图形或者Hausman检验等方法来检验模型的拟合优度和模型的可靠性。
Tobit模型估计方法与应用二
Tobit模型估计方法与应用〔二〕周华林雪松2021-10-25 10:12:04 来源：?经济学动态?(京)2021年5期第105～119页三、Tobit模型的估计Ⅰ：非联立方程模型1.Tobit模型的MLE。
1974年之前的文献对Tobit模型的估计都是采用了MLE，这种方法的特点是估计过程比拟复杂，计算相当繁琐，而且需要选择一个合理的初始值，但是用这种方法估计出来的结果具有较好的性质，估计值的有效性较好。
Tobin(1958)采用MLE，并给出选择初始值的方法，Heckman(1974)将Tobit模型扩展成联立(simultaneous)系统方程，沿袭了Tobin(1958)及Gronau(1974)的MLE。
Tobin(1958)关注了被解释变量有下限、上限或者存在极限值这类问题的研究，后来人们把具有这种特征的问题研究的模型称为Tobit模型。
Tobin认为受限因变量的重点主要有两个方面，一是受限因变量和别的变量之间的关系，另一是这种关系的假设检验问题。
在这样的问题的研究中，解释变量不仅影响受限变量的概率，也影响非受限因变量的规模大小。
对于这类问题，如果不考虑非受限因变量的解释，而是只考虑受限因变量或是非受限因变量的概率问题，那么Probit 分析就能提供一个适宜的统计模型；如果不关注观测值的限制性，只是要解释某些变量，多元回归分析也是一种适宜的统计技术。
不过，当因变量的信息是有用的时候，丧失这些信息显然会使得研究丧失效率。
Tobin以不同家庭的不同行为选择问题为例，建立了如下受限因变量模型。
假设W是受限因变量，具有下限L：根据一阶条件公式，带入初始值运用牛顿迭代法计算，这就是著名的“得分法〞，迭代直到Δa的值的变化非常小时，得到的估计值就是受限因变量模型的估计值。
Tobin选择的初始值是函数-Z(x)/Q(x)的线性近似值，也可以说是lnQ(x)的二次方程的近似值。
为了研究这类模型的特点，Tobin用1952年和1953年的数据对耐用品的支出问题进展了分析，目的是探求耐用品支出与年龄及流动性资产持有之间的关系。
tobit模型
1、Tobit模型的相关概念
简单实例 模型：建立需求函数 被解释变量：需求量 受限条件：100
1、Tobit模型的相关概念
这种模型的特点在于模型包含两个部分，一是表示约束条件的选 择方程模型；一种是满足约束条件下的某连续变量方程模型。
2、Tobit模型
2.1第一类Tobit模型（基本模型）
* i * i
1 P( yi ) P( y ) e 2
* i
yi x i 2
2 2
4、Tobit模型的最大似然估计（基本模型）
yi x i 2
2 2
1 L e 2 yi 0
1 (
yi 0
xi
)
xi 1 2 ( yi xi ) ln L (ln(2 ) ln ) ln(1 ( )) 2 yi 0 2 yi 0
2
4、Tobit模型的最大似然估计（基本模型）
ln L 1 2
yi 0
2( yi xi )
2
xi xi xi ) f ( xi yi 0 1 ( ) 1
yi xi
yi 0
2
xi xi xi ) f( xi yi 0 1 ( ) 1
y 0 y 0
* 1i * 1i
i 1,2,....,n
2、Tobit模型
2.3第三类Tobit模型
y x1i 1 1i
* 1i
y x2i 2 2i
* 2i
* y1 i 0 * y1 i 0
第十讲 受限因变量模型(Tobit)
xi
fi Fi
条件期望
3)E[ yi | x] Fi E[ yi | yi 0, x] Fi ( xi ) fi 无条件期望
1)
E[ yi* x j
|
x]
j
度量了 x j 对 E (y*/x)的偏效应，其中y*是 潜变量。
2) E[ yi
| yi 0, x] x j
x -20
-10
i
00
10
20
xi ) 0
例如：
Y* = -40 + 1.2X + u
Y = Y* if Y* > 0
Y=0 if Y* 0
u ~ N (0,10)
Y* > 0 if u > 40 - 1.2X
TOBIT模型的估计
Y* 40 Y * 40 1.2 X u
passet roaddistant
_cons
.2968965 .1135174 -.0540888 .0233183 .041528 .0694553 1.175016 1.027919 -2.016226 .7049826 -.0791555 .1419415 .000034 .0000203 -.1259433 .0928634 .4917258 1.363001
.9209077 .8056221
-1.580199 .5525235
-.0620374 .1112453
.0000266 .0000159
-.0987069 .0727808
.3853855
1.06824
2.62 0.009 1.35208 .058315 .407064
tob工作总结
tob工作总结
Tob工作总结。
在过去的一段时间里，我一直在从事tob工作，这是一项非常具有挑战性和充
满成就感的工作。
通过这篇总结，我想分享一下我在这段时间里的工作经历和成果。
首先，我要感谢团队中的每一位成员，他们的支持和合作让我能够顺利完成我
的工作。
在这个团队里，我们互相协作，共同努力，为了共同的目标而努力工作。
正是因为团队的力量，我们才能够取得如此出色的成绩。
其次，我要提到我在这段时间里所取得的成就。
在tob工作中，我不仅仅是完
成了任务，还学会了如何更好地与客户沟通，如何更好地处理紧急情况，以及如何更好地管理时间和资源。
这些经验对我来说是非常宝贵的，它们不仅提升了我的工作能力，还提升了我的个人素质。
另外，我也遇到了一些困难和挑战。
在tob工作中，我们经常需要面对各种各
样的问题和挑战，有时候甚至会让人感到沮丧。
但是我学会了如何应对这些挑战，如何保持乐观的心态，如何寻找解决问题的方法。
这些挑战让我变得更加坚强和成熟。
最后，我要总结一下我在tob工作中的收获。
通过这段时间的工作，我不仅学
会了更多的专业知识和技能，还结识了很多优秀的同事和朋友。
我相信这段经历对我的职业生涯和个人成长都将产生深远的影响。
总的来说，tob工作给了我很多，也教会了我很多。
我会珍惜这段宝贵的经历，继续努力工作，为公司和团队做出更大的贡献。
希望未来的工作中，我能够继续取得更好的成绩，实现更多的目标。
感谢大家的支持和鼓励！。
tob销售年中总结范文
tob销售年中总结范文年中总结：Tob销售工作回顾及未来展望一、工作回顾2021年Tob销售团队在各种外部环境的影响下，坚定地走出了自己的路，取得了一定的成绩。
具体展示如下：1.销售目标完成情况针对上半年销售目标，团队分别在各个业务线取得了不同程度的进展。
其中，在智能家居领域，销售额增长21.5%；移动互联网市场销售额增长18.9%，卫星通信市场的销售额增长12.5%。
虽然仍有不少许目标尚未完成，但是整个团队积极的态度和努力使销售成果逐渐呈现。
2.市场调研成果在市场调研方面，Tob销售团队主动切入行业现状，深度调研，获取了最新的市场动态信息并针对目标客户调整销售策略。
除此之外，我们还在开展行业研究和分析的同时，积极沟通和反馈新产品研发成果，对于公司以后的产品研发和调整起到了重要的作用。
3.宣传和传媒团队在上半年打造的宣传和传媒矩阵已经开展到一定程度，在一定范围内取得了比较好的反响。
其中的主要渠道包括公司官网、行业论坛和媒体报道。
我们将继续加强对各个渠道的管理和维护，以坚定营销的步伐向前迈进。
4.人员培训和队伍建设上半年我们将人员培训和队伍建设放在重要位置。
我们认为良好的团队建设和人才培养是公司规模和竞争力的基石。
在第一季度，我们进行了一系列的产品和销售技能培训，同时开展了团队建设和鼓励员工个人成长计划，其宗旨就是帮助员工充分发挥自己的人才优势、促进个人成长。
二、未来展望上半年得失并存，我们在这个过程中发现我们还可以提高，可以改进。
公司未来的目标是成为国内行业领先的，高品质的技术与服务提供商。
因此，我们需要做到如下几点。
1.更高的销售目标我们将设定更高的目标，积极做好预期目标，不断加强市场的挖掘，深化在各个业务领域的优势和创新。
我们要在未来实现更高的目标，这需要我们更加聚焦，加强团队合作，去不断调整和提高销售策略。
2.个性化营销策略Tob销售团队将在未来将更加注重个性化营销，在各个业务领域不断探索，开发新的营销策略，推广新的解决方案。
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一、Tobit 简介：
Tobit是Probit的推广，创始人是托宾，在限值因变量关系式的估计（Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables）一文中提出，也叫截取回归模型。
二、Tobit 与Probit 的区别：
y_i^* = X_i \beta + \varepsilon_i
Probit模型是if y^* >0 then y_i =1 else y_i=0；
Tobit模型是if y^* >0 then y_i =y_i^* else y_i=0。
tobit是线性概率模型，缺点就是如果p=1但事件可能根本就没发生。
虽然估计本身无偏，但预测结果却是有偏的。
（假设预测某个事件发生的概率等于1，但是实际中该事件可能根本不会发生。
反之，预测某个事件发生的概率等于0，但是实际中该事件却可能发生了。
虽然估计过程是无偏的，但是由估计过程得出的预测结果却是有偏的。
）probit是采用累积概率分布函数，用正态分布的累积概率作为probit的预测概率。
可以克服这个缺点，本质基本上一样。
由于线性概率模型的上述缺点，希望能找到一种变换方法，（1）使解释变量x i所对应的所有预测值（概率值）都落在（0，1）之间。
（2）同时对于所有的x i，当x i增加时，希望y i 也单调增加或单调减少。
显然累积概率分布函数F(z i) 能满足这样的要求。
采用累积正态概率分布函数的模型称作Probit模型。
用正态分布的累积概率作为Probit模型的预测概率。
另外logistic函数也能满足这样的要求。
采用logistic函数的模型称作logit模型。
三、如何用Eviews软件进行Tobit回归分析
操作过程：
截面数据：Object/New Object，并从该菜单中选择Equation选项。
在出现的Equation Specification对话框
面板数据：打开eviews，打开一个workfile，点击balanced panel，进入面板数据框，输完数据之后，在proc估计模型的时候，在方法选项里选择tobit即可。
四、STATA下如何做tobit模型面板数据分析
要做面板的tobit模型，可以使用xttobit命令，不过这只能估计随机效应模型，而不能估计固定效应。
若要估计固定效应模型，一种方法可以使用tobit命令，但要加入虚拟变量回归，等价于面板模型，只是这样估计存在偏误。
具体看stata manual，或者直接help xttobit。
另一种方法：xttobit后面的那个options默认的是re，换成fe就变成固定效应的了。
五、关于probit和logit模型tobit模型
上述三者同属于一个体系，即由于解决的是因变量为定性变量的问题，但是前两者解决的主要是LPM模型的不足，即条件概率模型的取值超出了(0,1)的范围，而发展的两个技术，一个是概率单位模型，一个是对数单位模型，前者的CDF使用的是累积正态函数，后者使用的是累积逻辑函数。
前两者有一个共同点是：因变量的取值可以获得无论是发生还是没有发生都可以取得到。
而且关心的是事件的发生概率，而不是实质的经济变量，tobit恰恰相反。
至于tobit模型则是只对于可观测回归元的样本的信息进行处理，对于没有观测的回归元的信息则不处理，认定为0也称为限值因变量模型，或者截取回归模型。
六、问题与回答
问：Tobit回归的标准形式是
Yi*=Xi'β+ui
Yi=yi*, if Yi*>0
Yi=0, if Yi*<=0
现在有一组观测值Yi是一组截断数据，不大于1，不小于0。
为什么大家都采用Tobit来做呢？Tobit不是只能卡住一段么？比如说不大于1。
那么不小于那段如何卡住呢？
答：sas9中的tobit使用ets模块中的qlim命令
stata中比较简单tobit y x1 x2 x3 x4, ll(0) ul(1)
七、tobit的异方差检验
刚才看了伍德里奇的《现代观点》一书，里面关于tobit的虽然很短，但是很有用处。
他说Tobit模型依赖于背后潜变量模型中的正态性和同方差性。
即标准Tobit模型的假定：潜变量y*满足经典线性模型假定——服从具有线性条件均值的正态同方差分布。
具体说来，对于正值，给定x下的y的密度与给定x下y*的密度一样。
而且u/σ服从标准正态分布且独立于x。
我理解这就是说只要数据输入符合前提假设，后面的异方差性就不需要进一步讨论了。
也许这就是为什么我在tobit应用的很多paper里面找不到异方差性讨论的原因。
没有相关的命令来直接检验其异方差，必须自己编程采用拉格朗日乘数检验。
另一种方法是假定异方差的形式（如线性，平方或指数形式），通常是指数形式，然后采用似然比检验。
SAS9.1.3的proc qlim可以做，stata软件好像不可以做。
1）没有异方差时的估计(上界和下界为随意假定) ：
proc qlim data=datatobit;
model y=x1 x2 x3;
endogenous y ~ censored(lb=0 ub=100);
run;
2）存在异方差时的估计：
proc qlim data=datatobit;
model y=x1 x2 x3;
endogenous y ~ censored(lb=0 ub=100);
hetero y ~ x1/noconst;
run;
假定x1存在异方差的结构Var（εi）=exp（γx1）
3）然后计算似然比=|2（logL1-logL2）|。