Ước lượng mô hình hồi quy Probit thứ tự có phương sai thay đổi

Heteroskedastic ordered probit models with hetoprobit Stata 16

Câu lệnh hetoprobit là dạng tổng quát của lện oprobit để ước lượng các mô hình Probit thứ tự trong trường hợp mô hình tồn tại phương sai thay đổi. Hay nói cách khác, chúng ta có thể sử dụng câu lệnh hetoprobit trên Stata 16 để giải quyết (xử lý) vấn đề phương sai thay đổi ở các mô hình hồi quy probit thứ tự.

Giới thiệu hồi quy probit thứ tự
Trong các mô hình hồi quy thứ tự (ordered probit/logit) biến kết quả là một biến thứ tự, chẳng hạn như một biến thứ tự với các giá trị như giàu, nghèo và trung bình. Các giá trị cụ thể của một biến thứ tự là không liên quan. Không làm mất tính tổng quát của nội dung, biến phụ thuộc dạng thứ tự được xét trong mô hình sẽ nhận các số nguyên riêng rẽ 0, 1,…, H với H > 1.

Trong các mô hình hồi quy probit thứ tự, điểm cơ bản được ước tính là hàm tuyến tính của độc lập các biến và một tập hợp các điểm cắt (cutpoints). Xác suất quan sát của quan sát yj = h (với h = 0, 1,…, H) nằm trong phạm vi đang xét (kh; kh+1), chính là giá trị xác suất của hàm tuyến tính, cộng thêm sai số ngẫu nhiên.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2 3 4 5 6 7 8 9Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button