1.想問一下 若資料有truncated 或是 censored的時候(尤其是被解釋變數)
我們估計模型中的參數要用MLE而不是用OLS(簡單來說以tobit為例)
我的想法是 因為被解釋變數資料 truncated 或是 censored 的話
會造成 sample selection bias的問題 因為MLE具有漸進一致性的特色
因此若使用MLE估計較佳 其實我不知道對不對
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2. 我在看Greene CH23 discret choice model 簡單來分成
LPM Logit Probit Tobit
我看書上 只有probit和tobit 模型有加入laten regression的概念
而LPM和LOGIT 都沒有加入 我想問的是 這是巧合 正好課本沒舉例
還是說 因為LPM和LOGIT本身有一些特性 不能結合laten regression的概念
謝謝
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