Tobit Sansürlü Regresyon Modeli

Adi regresyon, sansürleme limitindeki değerleri adi gözlemler olarak ele alır, bu da birçok sonucun limitin üzerinde yığıldığı durumlarda eğimi saptırır. Tobit modeli gizli bir sonucu modeller ve sansürlenme olasılığını olabilirlik fonksiyonuna ekler, böylece tahminler kesilmiş kayıttan ziyade altta yatan ilişkiyi tanımlar.

Sansürleme noktası, sonucun gözlemlenmediği ve bunun yerine limitin üzerinde kaydedildiği eşik değeridir. Önceden bilinmesi gerekir; pratikte, harcama veya süre verilerinde olduğu gibi, en sık sıfır alt sınırı olarak belirlenir.

Katsayılar en yüksek olabilirlik yöntemiyle tahmin edilir ve bu yöntemin tutarlılığı ve güvenilirliği büyük örneklem özelliklerine dayanır. En az yaklaşık 100 gözlemden oluşan bir örneklem önerilir; çok az gözlemle tahminler kararsız hale gelir.

Sıfırların, sansürlenmiş pozitif bir değer yerine gerçek bir katılmama kararı yansıttığı durumlarda, tek bir Tobit spesifikasyonundan daha iyi uyum sağlayabilecek bir katılım kararını miktardan ayıran bir engel veya iki aşamalı model kullanılabilir.