r - 在包 AER 中的 tobit() 之后运行 predict()

Question

我正在对一个数据集进行tobit分析，其中因变量（我们称之为y）被审查为0。所以这就是我所做的：

library(AER) 
fit <- tobit(data=mydata,formula=y ~ a + b + c)

这可以。现在我想运行“预测”函数来获得拟合值。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 [参见参考资料 1]。

我检查了 predict.survreg [参考 2] 的文档，但我认为我不明白哪个选项给了我预测的删失变量（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，尚不清楚这些是哪种预测。

我的猜测是 predict 函数中的“type”选项是这里的关键，type="response" 用于审查变量预测，type="linear" 用于潜在变量预测。

在这里有一些经验的人可以为我解释一下吗？

非常感谢！

参考：

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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。我刚刚用页面上的例子检查了它?tobit：

plot(predict(fm.tobit2, type="response"), predict(fm.tobit2,type="linear"))

score 3 · Accepted Answer

我在 stats.stackexchange 上发布了一个类似的问题，我得到了一个可能对您有用的答案：

该软件包的一位作者展示了如何计算 $Y$ 的平均值（即预测），其中 $Y = max(Y^*,0)$。使用这个包AER必须“手工”完成。

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