R语言 sampleSelection包 summary.selection()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

summary.selection(sampleSelection)
summary.selection()所属R语言包：sampleSelection

                                        Summarizing Selection Estimations
                                         总结选择估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Print or return a summary of a selection estimation.
打印或返回选择估计的总结。


用法----------Usage----------


   ## S3 method for class 'selection'
summary(object, ...)
   ## S3 method for class 'summary.selection'
print(x,
      digits = max(3, getOption("digits") - 3),
      part = "full", ...)



参数----------Arguments----------

参数：object
an object of class 'selection'.
对象类的selection。


参数：x
an object of class 'summary.selection'.
对象类的summary.selection。


参数：part
character string: which parts of the summary to print: "full" for all the estimated parameters (probit selection, outcome estimates, correlation and residual variance), or "outcome" for the outcome results only.
字符串：要打印的总结：“充分”的所有参数估计值（概率选择，结果估计，相关性和剩余方差），或“结果”的结果只。


参数：digits
numeric, (suggested) number of significant digits.
数字，（建议）的显著数字。


参数：...
currently not used.
目前未使用。


Details

详细信息----------Details----------

The variance-covariance matrix of the two-step estimator is currently implemented only for tobit-2 (sample selection) models, but not for the tobit-5 (switching regression) model.
托比-2（样本选择）模型的方差 - 协方差矩阵的两步估计目前正在实施，但不是托比-5（切换回归）模型。


值----------Value----------

Summary methods return an object of class summary.selection. Print methods return the argument invisibly.
总结方法返回一个对象类summary.selection。打印方法返回参数不可见的。


（作者）----------Author(s)----------


Arne Henningsen, Ott
Toomet <a href="mailtotoomet@ut.ee">otoomet@ut.ee</a>



参见----------See Also----------

selection
selection


实例----------Examples----------


## Wooldridge( 2003 ): example 17.5, page 590[＃伍尔德里奇（2003年）：例如17.5，页590]
data( Mroz87 )
wooldridge <- selection( lfp ~ nwifeinc + educ + exper + I( exper^2 ) +
   age + kids5 + kids618, log( wage ) ~ educ + exper + I( exper^2 ),
   data = Mroz87, method = "2step" )

# summary of the 1st step probit estimation (Example 17.1, p. 562f)[摘要第1步的概率估计（例17.1。562f）]
# and the 2nd step OLS regression (example 17.5, page 590)[第2步OLS回归（例如17.5，页590）]
summary( wooldridge )

# summary of the outcome equation only[总结的结果方程只]
print(summary(wooldridge), part="outcome")

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