Ich habe eine Tobit Regression in R mit 'censReg' gemacht. Ich habe unbalanced Panel Data.
Summary() sieht so aus:
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Call:
censReg(formula = Imp ~ Bath + CEO + OCF + E +
S + ROE + GT + Size, data = mydata, method = "BHHH")
Observations:
Total Left-censored Uncensored Right-censored
606 469 137 0
Coefficients:
Estimate Std. error t value Pr(> t)
(Intercept) 1.110e-03 5.648e-04 1.965 0.0494 *
Bath 7.442e-03 6.780e-03 1.098 0.2724
CEO -1.500e-03 2.742e-04 -5.472 4.45e-08 ***
OCF -6.738e-03 1.272e-03 -5.297 1.18e-07 ***
E -5.515e-02 5.304e-03 -10.398 < 2e-16 ***
S 8.009e-03 3.487e-04 22.971 < 2e-16 ***
ROE 2.921e-03 5.896e-06 495.331 < 2e-16 ***
GT -3.509e-03 1.174e-03 -2.989 0.0028 **
Size -5.688e-04 1.220e-04 -4.662 3.13e-06 ***
logSigma -5.401e+00 2.746e-04 -19668.028 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
BHHH maximisation, 150 iterations
Return code 4: Iteration limit exceeded.
Log-likelihood: -66915.77 on 10 Df
Wie kann ich hier McFadden’s Adjusted R2 berechnen?
Vielen DANK!
Vanessa