14.1断尾回归分析

案例延伸

使用稳健标准差进行断尾回归分析

14.2截取回归分析

案例延伸

1.使用稳健标准差进行截取回归分析

2.设置下限进行截取回归分析

3.同时设置上限和下线进行截取回归分析

前面我们讲述的回归分析方法，都要求因变量或连续或离散，但是很多时候因变量观测样本数据会受到各种各种的限制，只能观测到满足一定条件的样本。例如，我们再统计某地区游客容量时可能仅仅能够统计到知名景点，或者说游客数大于某一特定值的景点游客量，又例如再统计工人的劳动时间是，失业工人的劳动时间一定只取0，而不论视野的程度有多大有多深。根据因变量的受限特征，常用的因变量受限回归分析方法有两种，包括段位回归分析和截取回归分析等。

14.1断尾回归分析

断尾回归分析时针对因变量只有大于一定数值或者小于一定数值时才能被观测到的一种回归分析方法。或者说，因变量的取值范围是受到限制的，是不可能取到反胃之外的数值的，通过一般的最小二乘回归分析得到的结论是不完美的。举例来说，如果研究某单位的薪酬情况，把年薪作为因变量，那么因变量的取值范围就是大于0的，低于0是不可能的，没有意义的。

数据（案例14.1）给出了某单位88名在岗职工的工龄、职称级别、月工作时间以及月工资收入情况。已知该单位的保底工资是3000/月。试构建回归分析模型研究一下该单位职工的月工资收入受工龄、职称级别（1表示初级，2表示中级，3表示高级）、月工作时间等变量的影响情况。

reg salary hour year grade #以salary为因变量进行最小二乘回归。

回归模型：salary = hour* 51.93677+···-1006.138

从上面的分析可以看出，单位工人的月工资都是与月工作时间、工龄、职称级别呈现正向变化。

truncreg salary hour year grade ,ll(3000)  #本命令的含义为以salary为因变量进行断尾回归分析

这里结果不再过多赘述，其中各个变量的系数显著成都有所提高。

predict yhat  #估计因变量的拟合值predict e,resid #估计断尾回归分析的残差

从上图可知，拟合值比较好。

案例延伸

使用稳健标准差进行断尾回归分析

与前面章节讲述的最小二乘回归分析类似，我们在断尾回归分析中也可以使用稳健的标准差，以克服可能会有的异方差的存在对模型的整体有效性带来的不利影响。‘

truncreg aslary hour year grade,ll(3000) robust

14.2截取回归分析

截取回归分析是针对当因变量大于一定数值或者小于一定数值时仅能有一种取值是的回归分析方法。或者说，因变量的取值范围是受到限制的，当因变量大于一定值时，以后不管程度如何，统统被记录为某一特定值。在这种情况下，通过一般的最小二乘回归分析得到的结论是不完美的。距离来说，如果研究某的那位的薪酬情况，该单位采取封顶薪酬方式，把年薪作为因变量，那么该因变量的取值范围就低于一定值。

数据（案例14.2）是某单位78名在岗职工的工龄、职称级别（1初级，2中级，3高级）、月工作时间以及月工资情况。已知该单位的封顶工资是11000月/月。

reg salary hour year grade  #对数据进行最小二乘回归分析

tobit salary hour year grade,ul(11000)  #进行截取回归分析

test hour year grade  #对各个变量的系数进行假设检验，检验其显著程度predict yhat  #估计因变量的拟合值

结果大多都有讲述不再过多赘述

案例延伸

1.使用稳健标准差进行截取回归分析

tobit salary hour year grade ,ul(11000) robust

2.设置下限进行截取回归分析

tobit salary hour year grade,ll(3000)

3.同时设置上限和下线进行截取回归分析

tobit salary hour year grade,ll(3000) ul(11000)

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