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StudenW censored regression model: properties and inference

机译：StudenW审查的回归模型：属性和推断

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In statistical analysis, particularly in econometrics, it is usual to consider regression models where the dependent variable is censored (limited). In particular, a censoring scheme to the left of zero is considered here. In this article, an extension of the classical normal censored model is developed by considering independent disturbances with identical Student-f distribution. In the context of maximum likelihood estimation, an expression for the expected information matrix is provided, and an efficient EM-type algorithm for the estimation of the model parameters is developed. In order to know what type of variables affect the income of housewives, the results and methods are applied to a real data set. A brief review on the normal censored regression model or Tobit model is also presented.
机译：在统计分析中，尤其是在计量经济学中，通常考虑对因变量进行审查（受限）的回归模型。特别地，这里考虑零左边的检查方案。在本文中，通过考虑具有相同Student-f分布的独立扰动来开发经典正态删失模型的扩展。在最大似然估计的上下文中，提供了预期信息矩阵的表达式，并开发了一种用于估计模型参数的有效EM类型算法。为了知道哪种类型的变量会影响家庭主妇的收入，将结果和方法应用于实际数据集。还简要回顾了正常删失回归模型或Tobit模型。

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