Los modelos de regresión censurados son una clase de modelos en los que la variable dependiente está censurada por encima o por debajo de un cierto umbral. Un modelo basado en verosimilitud que se utiliza habitualmente para adaptarse a una muestra censurada es el modelo Tobit , [1] pero también se han desarrollado estimadores cuantiles y no paramétricos. [2] [3] Estos y otros modelos de regresión censurados se confunden a menudo con los modelos de regresión truncados . Los modelos de regresión truncados se utilizan para datos en los que faltan observaciones completas, de modo que se desconocen los valores de las variables dependientes e independientes. Los modelos de regresión censurados se utilizan para datos en los que solo se desconoce el valor de la variable dependiente, mientras que los valores de las variables independientes aún están disponibles.
Las variables dependientes censuradas surgen con frecuencia en econometría . Un ejemplo común es la oferta laboral . Con frecuencia se dispone de datos sobre las horas trabajadas por los empleados, y un modelo de oferta laboral estima la relación entre las horas trabajadas y las características de los empleados, como la edad, la educación y el estado civil. Sin embargo, dichas estimaciones realizadas mediante regresión lineal estarán sesgadas por el hecho de que, en el caso de las personas desempleadas, no es posible observar el número de horas que habrían trabajado si hubieran tenido empleo. Aun así, conocemos la edad, la educación y el estado civil para esas observaciones.