stata：xttobit中的不等式約束

Question

是否可以將Stata的xttobit中的參數限制爲非負數？我讀了一篇論文，作者說他們就是這麼做的，我正在努力研究如何。

我知道，你可以成倍轉化的變量（例如gen x1_e = exp(x1)），然後調用估計之後nlcom（限制參數要嚴格正如nlcom exp(_b[x1:_y])其中y是獨立變量。（這可能不完全正確，但我我很確定這個總體思路是正確的Here是一個類似的問題，來自Statlist re：nlsur）

但是，一個非負的約束是什麼樣的？我知道一種方法是繼續轉換變量，但是，我用作者的數據嘗試過，仍然發現xttobit的負面估計值。對不起，如果這是一個微不足道的問題，但它讓我有點困惑。

（注意：這是第一次張貼在錯誤過失CV）

更新：看來我誤解了意思轉型。假設我們要估計下面的隨機效應模型：

Y_ {這} = A + B * X_ {這} + V-I + E_ {這}

其中V-I是我和E_個體隨機效應{it}是特殊的錯誤。

從第一個答案，會，比方說，一個指數變換來約束所有係數是積極的樣子：

Y_ {這} = EXP（A）+ Exp（B）* X_ {這} + v_i + e_ {it}

？

Answer 1

我認爲你通過轉換相關變量來約束參數是不正確的。您不會變換變量，而是根據已轉換的參數重新展示模型的模型。有關更多詳細信息，請參閱http://www.stata.com/support/faqs/statistics/regression-with-interval-constraints/上的常見問題解答，並準備加倍努力解決您的問題，因爲您需要將xttobit替換爲mlexp，以用於轉換後的參數化tobit對數似然函數。關於非負和嚴格正約束之間的差異，對於連續參數，所有這些約束實際上是非負的，因爲（對於合理的參數化）嚴格正約束可以被任意地接近零。