where ε j∼N (0, ) such that ε j≥1−α

where ε j∼N (0, ) such that ε j≥1−α −X jβ , j= 1,…, n . To gain more precise confidence intervals, this study uses the parametric bootstrap for regression process to derive the confidence intervals for the estimates of parameters (β , ). For an overall picture and the details of the estimation algorithm, readers are encouraged to refer to Simar and Wilson [32] and [33].
We perform a simulation test with a total of 3000 experimental observations to confirm the fitness of the truncated regression model, which is specified as follows:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ε j∼N (0,) เช่นที่ε j≥1−α −X jβ, j = 1,..., n การศึกษานี้ใช้ bootstrap พาราเมตริกสำหรับกระบวนการถดถอยสามารถรับช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการประเมินของพารามิเตอร์ (β,) เพื่อให้ได้ช่วงความเชื่อมั่นชัดเจนยิ่งขึ้น ภาพโดยรวมและรายละเอียดของขั้นตอนวิธีการประเมิน อ่านมีให้อ้างอิง Simar และ Wilson [32] [33]เราทำการทดสอบการจำลอง มีจำนวน 3000 สังเกตทดลองยืนยันฟิตของแบบจำลองถดถอยตัด ที่ระบุดังนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ε j~N (0) เช่นที่εj≥1-α -X jβ, J = 1, ... , n เพื่อให้ได้รับความเชื่อมั่นที่แม่นยำมากขึ้นการศึกษาครั้งนี้ใช้บูตพารามิเตอร์สำหรับกระบวนการถดถอยที่จะได้รับความเชื่อมั่นสำหรับการประมาณการของพารามิเตอร์ (β) สำหรับภาพรวมและรายละเอียดของขั้นตอนวิธีการประมาณค่าที่ผู้อ่านได้รับการสนับสนุนในการอ้างถึง Simar และวิลสัน [32] และ [33].
เราดำเนินการทดสอบจำลองมีทั้งหมด 3000 การสังเกตการทดลองเพื่อยืนยันการออกกำลังกายของตัวแบบการถดถอยถูกตัดทอน ซึ่งระบุไว้ดังต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ε J ∼ N ( 0 , ) ที่ε J ≥ 1 −α− x J บีตา J = 1 , . . . , n . ได้แม่นกว่าความเชื่อมั่น การศึกษานี้ใช้บูตสแตรปพารามิเตอร์สำหรับกระบวนการขั้นตอนเพื่อให้ได้ความเชื่อมั่นสำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ ( บีตา ) สำหรับภาพรวมและรายละเอียดของขั้นตอนวิธีประมาณ ผู้อ่านควรอ้างถึง simar วิลสัน [ 32 ] [ 33 ] .
เราทำแบบทดสอบมีทั้งหมด 3 , 000 ทดลองสังเกตเพื่อยืนยันความฟิตของปลายตัด แบบจำลองการถดถอย ซึ่งถูกระบุเป็นดังนี้ :