Блог

У меня есть модель tobit, в которой зависимая переменная преобразуется в журнал(y 1), и я пытаюсь предсказать значения, используя подход, описанный здесь:

https://stats.stackexchange.com/questions/149091/censored-regression-in-r

Однако я не совсем уверен, где выполнить обратную трансформацию моей переменной, чтобы получить интерпретируемые прогнозируемые значения.

Я попытался выполнить обратную трансформацию на последнем шаге:

 fit <- AER::tobit(log(y 1) ~ x   z)

mu <- fitted(fit)
sigma <- fit$scale

p0 <- pnorm(mu/sigma)

lambda <- function(x) dnorm(x)/pnorm(x)
ey0 <- mu   sigma * lambda(mu/sigma)

ey <- p0 * ey0

ey_bt <- exp(ey) - 1
 

Но если я сравниваю среднее значение обратно преобразованного значения со средним значением исходного y, то они имеют очень разные величины.

Просто ли модель очень плохо подходит, или я ошибаюсь в обратной передаче значений?

Большое спасибо!