stata做tobit面板回归 lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的应用范围有何不同？

lpm模型，logit模型，probit模型，tobit模型，泊松模型的应用范围有何不同？

logit模型估计的系数=probit模型估计的系数*1.65一般来说，数量差别不大，但系数的意义往往不同。

]操作过程：横断面数据：Object/newobject，从菜单中选择公式选项。在出现的“公式说明”对话框中输入公式。面板数据：打开Eviews，打开工作文件，点击平衡面板，进入面板数据框。输入数据后，在Pro C中估计模型时，在方法选项中选择Tobit。

怎样在eviews中做probit模型和tobit模型？

Tobit模型是因变量连续分布在正值上的一种模型，但它包含一些正概率值为0的观测值。例如，在任何一年，都有相当数量的家庭的医疗保险费用为零。因此，虽然年度家庭医疗保险费用的总体分布分散在较大的正区间，但零的数字却相当集中。又称删失回归模型或删失回归模型，是一种有限因变量回归。限制因变量是指因变量的观测值是连续的，但由于某些限制，观测值不能完全反映因变量的实际状态。主要包括截断回归模型、Tobit模型和样本选择模型。

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