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[Riberio]

Hallo,

ich habe für eine meine Analyse, dass Tobit-Modell verwendet. Das Bestimmtheitsmaß ist aber leider bei dem Modell nicht möglich wie bei der linearen Regression. Gibt es trotzdem irgendein Maß damit man die Güte des Modells messen kann?

Vielen Dank schon mal voraus.

[DHA3000]

Es gibt dazu mehrere speziell berechnete Bestimmtheitsmaße. Das beste ist wohl von McKelvey und Zavaoina. Das kannst du auch ganz einfach selber berechnen, müsste aber in jeder Software implementiert sein.

[Riberio]

In Gretl ist es nicht dabei, jedenfalls habe ich es dort nicht gefunden.

Ist das Schwarz-Kriterium, Akaike-Kriterium oder Hannan-Quinn-Kriterium eine Alternative für das Bestimmtheitsmaß?
Da diese in Gretl angeben werden. Wenn ja, was ist da ein guter Wert?

[DHA3000]

Ja, Informationskriterien bieten sich immer an, allerdings können diese nur vergleichend verwendet werden. Also du kannst zwar sagen, dass Model 1 besser als Modell 2 ist, aber nicht wie gut Model 1 insgesamt ist.
Wie man das bei dem R² in einem gewissen Rahmen machen kann.
Auch wenn du nicht so viel Ahnung von Statistik zu haben scheinst, traue ich es dir zu, dass du die einzelnen R² von McFadden oder McKelvey ausrechnen kannst. Das geht schneller, als wenn du in GRETL nach einem Button suchst. So schwer sind die nicht. Du solltest aber vorsichtig bei der Interpretation sein, denn bspw. das McFadden-R² vergleicht einfach nur die beiden Likelilhoods der Schätzung. Also nichts mit Varianzerklärung.