The Tobit model is a statistical mo

The Tobit model is a statistical model proposed by James Tobin (1958) to describe the relationship between a non-negative dependent variable yi and an independent variable (or vector) xi. The term Tobit was derived from Tobin's name by truncating and adding -it by analogy with the probit model.

The model supposes that there is a latent (i.e. unobservable) variable yi. This variable linearly depends on xi via a parameter (vector) eta which determines the relationship between the independent variable (or vector) xi and the latent variable yi (just as in a linear model). In addition, there is a normally distributed error term ui to capture random influences on this relationship. The observable variable yi is defined to be equal to the latent variable whenever the latent variable is above zero and zero otherwise.

Kết quả (Việt) 1:

Các mô hình Tobit là một mô hình thống kê được đề xuất bởi James Tobin (1958) để mô tả mối quan hệ giữa một yi không âm phụ thuộc vào biến và một biến độc lập (hoặc vector) xi. Thuật ngữ Tobit bắt nguồn từ tên gọi của Tobin bởi cắt bớt và thêm - nó bằng cách tương tự với mô hình probit.

mô hình giả là có một tiềm ẩn (tức là unobservable) biến yi. Biến này tuyến tính phụ thuộc vào xi thông qua một eta tham số (vector) mà sẽ xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập (hoặc véc tơ) xi và biến yi tiềm ẩn (giống như trong một mô hình tuyến tính). Ngoài ra, có là một giao diện người dùng thuật ngữ phân phối bình thường lỗi để nắm bắt các ảnh hưởng ngẫu nhiên trên mối quan hệ này. Biến yi quan sát được định nghĩa là tương đương với tiềm ẩn biến bất cứ khi nào biến tiềm ẩn là trên số không và 0 nếu không.

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình Tobit là một mô hình thống kê được đề xuất bởi James Tobin (1958) để mô tả mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc yi không âm và một biến độc lập (hoặc vector) xi. Thuật ngữ Tobit được bắt nguồn từ tên của Tobin bằng cách cắt xén và thêm-nó bằng cách tương tự với mô hình probit. Mô hình này giả định rằng có một tiềm ẩn (tức là không quan sát được) biến yi. Biến này tuyến tính phụ thuộc vào xi qua một tham số (vector) beta mà quyết định mối quan hệ giữa các biến độc lập (hoặc vector) xi và yi biến tiềm ẩn (giống như trong một mô hình tuyến tính). Ngoài ra, có một lỗi ui hạn phân bố bình thường để chụp ảnh hưởng ngẫu nhiên trên mối quan hệ này. Các yi biến quan sát được định nghĩa là tương đương với các biến tiềm ẩn bất cứ khi nào biến tiềm ẩn là ở trên không và không khác.