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我正在对数据集进行 tobit 分析，其中因变量(我们称之为 y)被截尾为 0。所以这就是我所做的:
library(AER)
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)
这很好。现在我想运行“预测”函数来获取拟合值。理想情况下，我对未观察到的潜在变量“y*”和观察到的删失变量“y”的预测值感兴趣[参见引用文献1]。
我检查了 Predict.survreg [引用文献 2] 的文档，但我认为我不明白哪个选项为我提供了预测的删失变量(或潜在变量)。
我在网上找到的大多数示例都建议以下内容:
predict(fit,type="response").
同样，尚不清楚这些是什么类型的预测。
我的猜测是，预测函数中的“type”选项是这里的关键，其中 type="response"意味着审查变量预测， type="linear"意味着潜在变量预测。
这里有一些经验的人可以为我提供一些启发吗？
非常感谢!
引用文献:
最佳答案
通常，预测“响应”结果已从回归中使用的任何建模转换反向转换为原始数据规模，而“线性”预测是链接转换规模上的线性预测变量。对于具有身份链接的 tobit，它们应该是相同的。
你可以很容易地检查我的元预测。我刚刚用 ?tobit 页面上的示例检查了它:
plot(predict(fm.tobit2, type="response"), predict(fm.tobit2,type="linear"))
关于在 AER 包中的 tobit() 之后运行 Predict()，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10777088/
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