Прогноз с помощью survreg/tobit выходит за границы

Поэтому я использую survreg и ожидаю, что мои прогнозируемые результаты будут соответствовать нижней границе 0, но они часто указывают на отрицательные результаты. Я думаю, что это каким-то образом оценивает линейный результат, а не модель выживания, которую я пытаюсь создать. Вот что я сделал:

linear.first.stage<-lm(y ~ x, data=clip)

Сначала я прикинул несколько баллов, чтобы ускорить процесс оценки. Он не может сходиться без этой первой стадии. Я создаю объект выживания, следуя коду из ?survreg, который предоставляет явный пример тобитной регрессии. Я продублировал это ниже для x и y. В моем наборе данных y можно наблюдать только при неотрицательном значении, но если оно положительное, то имеет тенденцию к нормальному распределению около 200 или около того с sd около 20. X может принимать любое значение и теоретически не связано любым номером, который сразу приходит на ум.

surv_y<-Surv(clip$y, clip$y>0,type="left")
first.stage<-survreg(surv_y ~ x,init=(linear.first.stage), dist="gaussian", data=clip)

Я запускаю регрессию выживания, которая должна быть эквивалентна Тобиту. Чтобы подтвердить, что моя интерпретация событий была такой же, я выполнил следующее:

test<-tobit(y~x, left=0, right=Inf, dist="gaussian", data=clip)
p_test<-predict(test)
p<-predict(first.stage)
plot(p_test-p)

На графике показана ровная линия на нуле, поэтому при визуальном осмотре эти команды идентичны, как и должно быть. Однако в обоих случаях предсказываются результаты ниже 0. Это проблематично, потому что я заявил, что левая граница наблюдаемой информации равна 0. Я ожидаю, что все предсказанные значения должны быть> 0.

Я пытался предсказать, используя типы «ссылка», «ответ», «линейный», но безрезультатно. Я предполагаю, что команда прогнозирования выдает результаты, как если бы цензуры не было. Как создать прогноз, который соответствует нижней границе 0?

Рекомендации:

1. Выполнение прогноза() после tobit() в пакете AER
2. https://stats.stackexchange.com/questions/11440/standardized-residuals-of-a-tobit-model-in-r