Censored regression models are a class of models in which the dependent variable is censored above or below a certain threshold. A commonly used likelihood-based model to accommodate to a censored sample is the Tobit model, but quantile and nonparametric estimators have also been developed. These and other censored regression models are often confused with truncated regression models. Truncated regression models are used for data where whole observations are missing so that the values for the dependent and the independent variables are unknown. Censored regression models are used for data where only the value for the dependent variable is unknown while the values of the independent variables are still available.
Attributes | Values |
---|
rdfs:label
| - Censored regression model (en)
- Цензурированная регрессия (ru)
|
rdfs:comment
| - Censored regression models are a class of models in which the dependent variable is censored above or below a certain threshold. A commonly used likelihood-based model to accommodate to a censored sample is the Tobit model, but quantile and nonparametric estimators have also been developed. These and other censored regression models are often confused with truncated regression models. Truncated regression models are used for data where whole observations are missing so that the values for the dependent and the independent variables are unknown. Censored regression models are used for data where only the value for the dependent variable is unknown while the values of the independent variables are still available. (en)
- Цензурированная регрессия (англ. Censored regression) — регрессия, с зависимой переменной, наблюдаемой с ограничением (цензурированием) возможных значений. При этом модель может быть цензурирована только с одной стороны (справа или слева) или с обеих сторон. Цензурированная регрессия отличается от усеченной регрессии (англ. truncated regression), тем что значения факторов, в отличие от зависимой переменной, наблюдаются без ограничений. (ru)
|
dcterms:subject
| |
Wikipage page ID
| |
Wikipage revision ID
| |
Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
sameAs
| |
dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
has abstract
| - Censored regression models are a class of models in which the dependent variable is censored above or below a certain threshold. A commonly used likelihood-based model to accommodate to a censored sample is the Tobit model, but quantile and nonparametric estimators have also been developed. These and other censored regression models are often confused with truncated regression models. Truncated regression models are used for data where whole observations are missing so that the values for the dependent and the independent variables are unknown. Censored regression models are used for data where only the value for the dependent variable is unknown while the values of the independent variables are still available. Censored dependent variables frequently arise in econometrics. A common example is labor supply. Data are frequently available on the hours worked by employees, and a labor supply model estimates the relationship between hours worked and characteristics of employees such as age, education and family status. However, such estimates undertaken using linear regression will be biased by the fact that for people who are unemployed it is not possible to observe the number of hours they would have worked had they had employment. Still we know age, education and family status for those observations. (en)
- Цензурированная регрессия (англ. Censored regression) — регрессия, с зависимой переменной, наблюдаемой с ограничением (цензурированием) возможных значений. При этом модель может быть цензурирована только с одной стороны (справа или слева) или с обеих сторон. Цензурированная регрессия отличается от усеченной регрессии (англ. truncated regression), тем что значения факторов, в отличие от зависимой переменной, наблюдаются без ограничений. Каноническая цензурированная регрессия, цензурированная снизу нулевым значением, носит название тобит (по аналогии с пробит, логит и т. д.), названная в честь лауреата премии имени Нобеля по экономике Джеймса Тобина. Собственно исследования цензурированных моделей начались с работы Дж. Тобина в 1958 году, в которой рассматривались расходы семей на автомобили. Для оценки эластичности спроса на автомобили по доходу необходимо оценить модель зависимости логарифма расходов на логарифм доходов. Однако, как показал Тобин такая оценка будет смещенной и несостоятельной, так как для семей с низким доходом (ниже некоторого порога) величина расходов равна нулю независимо от конкретной величины дохода и других факторов. Тобин впервые и предложил подход к оценке таких моделей, который позволяет получить состоятельные оценки параметров модели. (ru)
|
prov:wasDerivedFrom
| |
page length (characters) of wiki page
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
is Wikipage redirect
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |