預測與survreg/tobit越過界限

因此，我使用的是survreg，我期望我的預測結果服從0的下限，但它們經常表示負面結果。我認爲它是以某種方式估計線性結果，而不是我嘗試創建的生存模型。以下是我所做的：預測與survreg/tobit越過界限

linear.first.stage<-lm(y ~ x, data=clip)

首先，我估計了一些要加快我的估計過程的幾點。沒有這個第一階段它就不會收斂。我創建了一個生存對象，遵循來自？survreg的代碼，它提供了一個明確的迴歸迴歸示例。我在下面重複了x和y。在我的數據集中，y只能觀察到一個非負值，但如果它是正值，它傾向於正常分佈約200左右，sd約爲20.X可以取任何值並且不受理論約束通過任何特定的數字，立即想到。

surv_y<-Surv(clip$y, clip$y>0,type="left") 
first.stage<-survreg(surv_y ~ x,init=(linear.first.stage), dist="gaussian", data=clip)

我運行生存迴歸，它應該相當於一個Tobit。爲了證實我對事件的解釋是相同的，我跑了以下內容：

test<-tobit(y~x, left=0, right=Inf, dist="gaussian", data=clip) 
p_test<-predict(test) 
p<-predict(first.stage) 
plot(p_test-p)

圖中顯示，在零水平線，所以在目測時這些命令是相同的，因爲他們應該。但是，在這兩種情況下，預測0以下的結果。這是有問題的，因爲我已經指出可觀察信息的左邊界是0.我的期望是所有預測值必須> 0。

我曾嘗試預測使用類型「鏈接」，「響應」，「線性」，但無濟於事。我假設預測命令產生的結果爲，就好像審查沒有發生一樣。我如何產生服從0的下界的預測？

參考文獻：

來源

2013-04-07 RegressForward

你能解釋一下'Surv'對象的構造嗎？ 'event'由'clip $ y> 0'定義。那麼爲什麼不強迫某些預測是負面的呢？（我並不瞭解這種結構是如何有意義的，根據觀察時間來定義事件似乎是錯誤的，一般需要生存和審查過程比這更獨立） – 2013-04-07 20:39:05

I我不確定我是否理解你對觀察時間的評論 - 我只熟悉託比對這種迴歸的使用。也許我誤解了surreg的應用？我試圖澄清以上。 – RegressForward 2013-04-07 20:59:52

我已經使用罐裝Tobit命令運行了同樣的事情，所以至少我不會對命令的語法在這裏如何操作感到困惑。在這種情況下，Y不是持續時間。相反，y就像工資（不能低於0），而x就像教育水平，這是就業/工資的一個因素。 – RegressForward 2013-04-08 00:12:23

答：託比是不正確的迴歸類型。 Tobit預測在沒有截斷的情況下結果應該是什麼。

來源

2014-06-19 14:07:46 RegressForward

請您詳細說明您的答案嗎？如果Tobit預測在沒有截斷的情況下應該是什麼（不知道......），應該用什麼來預測截斷？謝謝！ – Matifou 2014-11-07 18:31:58

我調整了我的估計過程以反映零膨脹或障礙模型。 Tobit用於審查數據，它表示存在非零結果，但我們只觀察0，因爲信息以某種方式隱藏。例如，女性的工資應該與Tobit相適應，因爲選擇不工作的已婚婦女仍然有保留工資，並且仍然有一些（看不見的）回報努力進行任何類型的無償勞動。零膨脹或跨欄模型表明結果確實爲零。如同，沒有發生任何犯罪行爲。或者沒有小部件製作。他們更準確地反映了我的模型。 – RegressForward 2015-03-27 15:33:24

您可能需要根據軟件包的作者之一描述here的意義來擴展預測。

來源

2015-05-04 14:35:41 Richard

預測與survreg/tobit越過界限

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