Я пытаюсь оценить модель тобита и усеченной регрессии для цензурированной data.frame, и я столкнулся с некоторыми проблемами. Прежде всего, если она использует функцию «tobit», я не могу получить никакого результата.Код следующий, где YY - моя зависимая, а XX - моя матрица независимых.
tobit1<-tobit(YY~XX,left=0,right=Inf,data=consumo_familiare_2016,iterlim=200)
Полученное сообщение об ошибке:
Ошибка в тобите (YY ~ XX,left = 0, right = Inf, data = consumo_familiare_2016,: неиспользованные аргументы (left = 0, right = Inf, data = consumo_familiare_2016, iterlim = 200)
Однако, если я использую пакет censReg,Я могу получить некоторые результаты. Я использую код
tobit2<-censReg(YY~XX, left=0,right=Inf,data=consumo_familiare_2016,iterlim=200)
, и я получаю результаты регрессии с
максимизацией Ньютона-Рафсона, 28 итераций
Код возврата 2: последовательные значения функций в пределах допуска Допустимое отклонение: -40229,48 при 14 Df
Есть ли проблема с кодом возврата 2? Как это возможно, что работает только один алгоритм?Более того, если я пытаюсь оценить двухэтапную усеченную модель с одними и теми же данными, я получаю проблему с сингулярностью: код, который я использую:
> probit1<-glm(I(YY>0)~XX,data=consumo_familiare_2016,family=binomial(link="probit"))
> summary(probit1)
> data.truncated<-subset(consumo_familiare_2016,YY>0)
> truncreg1<-truncreg(YY~XX,point=0,direction="left",data=data.truncated)
> summary(truncreg1)
, и ошибка, которую я получаю, когда пытаюсь обобщить вывод дляm усечение равно
Предупреждающее сообщение: In sqrt (diag (vcov (объект))): произведенные NaN
вместе с результирующей сигмой, которая показывает NA для st,ошибки, t-статистика и p-значения.
Я считаю, что эти две проблемы связаны и что у меня есть некоторые проблемы с моими данными или кодом.Может ли это быть связано с тем, что у меня есть много цензурных наблюдений (7082 из 10615)?Кто-нибудь может мне помочь?
Большое спасибо