• Breaking News

    Nhận Coupon

    Thứ Hai, 1 tháng 4, 2019

    dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu sơ cấp thứ cấp hồi quy tobit

    dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu sơ cấp thứ cấp hồi quy tobit, nhận chỉnh sửa dữ liệu cho có ý nghĩa thống kê, hướng dẫn chạy mô hình kinh tế lượng theo yêu cầu khách hàng, chỉnh sửa mô hình kinh tế lượng phù hợp với nhu cầu của luận văn, đồ án, đề tài, khóa luận .... Có dịch vụ chỉnh sửa data với thời gian gấp, chỉnh sửa số liệu phù hợp với nhu cầu đề ra ....

    DỊCH VỤ CHỈNH SỬA DỮ LIỆU

    Sơ cấp Thứ Cấp
    Hồi quy Tobit

    dịch vụ chỉnh sửa số liệu
    dịch vụ chỉnh sửa số liệu

    Dịch vụ chỉnh sửa số liệu


    Một trong những khó khăn của các sinh viên hay nghiên cứu sinh đó là bộ dữ liệu có được khi đưa vào mô hình thống kê kinh tế lượng thì nó lại không có ý nghĩa thống kê, đây là một trong những sự thật đâu đầu của các sinh viên - nghiên cứu sinh. Có một sự thật là cho dù bộ dữ liệu ấy khi mua ở các trung tâm uy tín, hay đơn giản là tự tay thu thập, nhưng khi áp vào mô hình thì lại không có ý nghĩa thống kê.

    Nhằm giúp "tháo gỡ" những khó khăn của các bạn, nhóm thongke.club trân trọng giới thiệu dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu cho có ý nghĩa thống kê, chúng tôi nhận làm chỉnh sữa data cho nhiều chuyên ngành, áp dụng cho nhiều mô hình kinh tế lượng như: reg, tobit, logit, probit, vecm, var, ardl, arima ...

    Mọi thông tin về chúng tôi vui lòng liên hệ:


    Cell phone number: 0983.473.444 (SMS, Zalo, Viber, WhatsApp)


    Hồi quy Tobit là gì ?

    Các mô hình Tobit là một mô hình thống kê bởi đề xuất James Tobin (1958) để mô tả mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc không âm {\ displaystyle y_ {i}} y_ {i}và một biến độc lập (hoặc vector ) {\ displaystyle x_ {i}} x_ {i}. [1] Thuật ngữ Tobit được lấy từ tên của Tobin bằng cách cắt bớt và thêm -it bằng cách tương tự với mô hình probit . [2] Mô hình Tobit khác với mô hình hồi quy rút gọn , nói chung là khác nhau và đòi hỏi một công cụ ước tính khác nhau. 

    Mô hình cho rằng có một biến tiềm ẩn (tức là không quan sát được) {\ displaystyle y_ {i} ^ {*}} y_i ^ *. Biến này tuyến tính phụ thuộc vào {\ displaystyle x_ {i}} x_ {i} thông qua một tham số (vector) {\ displaystyle \ beta} \ beta  xác định mối quan hệ giữa biến độc lập (hoặc vectơ) {\ displaystyle x_ {i}} x_ {i} và biến tiềm ẩn {\ displaystyle y_ {i} ^ {*}} y_i ^ * (giống như trong một mô hình tuyến tính ). Ngoài ra, có một thuật ngữ lỗi phân phối bình thường {\ displaystyle u_ {i}} u_ {i}để nắm bắt những ảnh hưởng ngẫu nhiên trên mối quan hệ này. Biến quan sát {\ displaystyle y_ {i}} y_ {i}được định nghĩa là hàm đường nối : bằng với biến tiềm ẩn bất cứ khi nào biến tiềm ẩn cao hơn 0 và khác 0.

    Ứng dụng mô hình hồi quy Tobit


    Các mô hình Tobit, ví dụ, đã được áp dụng để ước tính các yếu tố ảnh hưởng đến việc nhận trợ cấp, bao gồm cả chuyển khoản tài chính được phân phối cho các chính phủ địa phương có thể nộp đơn xin các khoản tài trợ này. Trong những trường hợp này, người nhận tài trợ không thể nhận được số tiền âm và do đó dữ liệu bị kiểm duyệt trái. Ví dụ, Dahlberg và Johansson (2002) [14] phân tích một mẫu gồm 115 thành phố (42 trong số đó đã nhận được một khoản trợ cấp). 

    Dubois và Fattore (2011) [15]sử dụng mô hình Tobit để điều tra vai trò của các yếu tố khác nhau trong việc nhận quỹ của Liên minh châu Âu bằng cách áp dụng các chính phủ địa phương của Ba Lan. 

    Tuy nhiên, dữ liệu có thể bị kiểm duyệt trái ở điểm cao hơn 0, với nguy cơ sai thông số kỹ thuật. Cả hai nghiên cứu đều áp dụng Probit và các mô hình khác để kiểm tra độ chắc chắn. Các mô hình Tobit cũng đã được áp dụng trong phân tích nhu cầu để phù hợp với các quan sát với chi tiêu bằng không đối với một số hàng hóa. Trong một ứng dụng liên quan của các mô hình Tobit, một hệ thống các mô hình hồi quy Tobit phi tuyến đã được sử dụng để cùng ước tính một hệ thống nhu cầu thương hiệu với các biến thể dị vòng đồng nhất, dị vòng và tổng quát.

    Chỉnh sửa số liệu thống kê
    Chỉnh sửa số liệu thống kê

    Ý nghĩa Tobit model


    Mô hình Tobit, còn được gọi là mô hình hồi quy kiểm duyệt để giải thích cho kiểm duyệt trái và / hoặc phải trong biến phụ thuộc, đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, bao gồm sức khỏe răng miệng, nghiên cứu y tế và kinh tế. Hệ số mô hình Tobit được báo cáo cho phép ước tính và suy luận về hiệu ứng phơi nhiễm trên biến phụ thuộc tiềm ẩn. 

    Tuy nhiên, mô hình này không trực tiếp cung cấp ước tính hiệu ứng phơi sáng tổng thể trên thang kết quả ban đầu. Chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận cận biên trực tiếp bằng cách sử dụng hàm liên kết được xác định lại để mô hình hóa các hiệu ứng phơi nhiễm và đồng biến trực tiếp trên trung bình của biến phụ thuộc bị cắt cụt. Chúng tôi cũng thảo luận về một giá trị trung bình dự đoán thay thế, phương pháp tiếp cận sau ước tính sử dụng các giá trị dự đoán theo mô hình cho từng người trong một nhóm tham chiếu được chỉ định trong các trạng thái phơi nhiễm khác nhau để ước tính các hiệu ứng phơi sáng tổng thể được điều chỉnh đồng biến. 

    Các nghiên cứu mô phỏng đã được thực hiện để chỉ ra các đặc tính không thiên vị và mạnh mẽ cho cả hai phương pháp theo các kịch bản khác nhau. Sự mạnh mẽ dường như giảm đi khi hiệp phương sai với các hiệu ứng đáng kể bị mất cân bằng giữa các nhóm tiếp xúc; chúng tôi phác thảo một cách tiếp cận để lựa chọn mô hình dựa trên số liệu thống kê phù hợp tiêu chí thông tin. Các phương pháp được áp dụng cho nghiên cứu đoàn hệ dịch tễ di truyền học (GENOA) để đánh giá mối liên quan giữa béo phì và chức năng nhận thức ở những người tham gia da trắng không phải gốc Tây Ban Nha../

    Dịch vụ

    Hướng dẫn

    Viết thuê