Variable selection for nonparametric Tobit model via deep learning

doi:10.1080/00949655.2026.2654802

Variable selection for nonparametric Tobit model via deep learning

2026-08-13

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PRE

AI

C

Chen, Xuan

宋允全 (Yunquan Song) *

DOI：10.1080/00949655.2026.2654802

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托比模型被广泛用于探索响应变量与协变量之间的关系，当响应变量存在截断时。由于传统的托比模型无法捕捉复杂的非线性关系，可能不适用于许多数据集的分析。为克服此问题，我们将托比模型的线性部分替换为非参数部分，从而将传统托比模型扩展为一个新的非参数模型。结合深度神经网络在捕捉复杂结构特征空间方面的优势，我们提出了一种基于似然的变量选择方法，该方法将变量选择与深度学习相结合。为评估该方法的有效性，我们进行了模拟实验和实例数据实验，以证明该方法具有良好的效果。

Keyword:

Tobit model

variable selection

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Variable selection for nonparametric Tobit model via deep learning

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