1、“截断”（truncation)问题 ·由于条件限制，样本不能随机抽取，即不能从全 部个体，而只能从一部分个体中随机抽取被解释 变量的样本观测值，而这部分个体的观测值都大 于或者小于某个确定值。“掐头”或者“去尾”。 一例如消费函数模型：由于抽样原因，被解释变量样本 观测值最低200元、最高10000元。 一例如农户贷款影响因素分析模型：如果调查了10000户， 其中只有6000户在一年内发生了贷款。仅以发生了贷 款的6000户的贷款额作为被解释变量观测值，显然是 将其它没有发生贷款的4000户“截断”掉了。1、 “截断”（truncation）问题 • 由于条件限制，样本不能随机抽取，即不能从全 部个体，而只能从一部分个体中随机抽取被解释 变量的样本观测值，而这部分个体的观测值都大 于或者小于某个确定值。 “掐头”或者“去尾”。 – 例如消费函数模型：由于抽样原因，被解释变量样本 观测值最低200元、最高10000元。 – 例如农户贷款影响因素分析模型：如果调查了10000户， 其中只有6000户在一年内发生了贷款。仅以发生了贷 款的6000户的贷款额作为被解释变量观测值，显然是 将其它没有发生贷款的4000户“截断”掉了