在这个关于该主题的最受好评的 CV 答案中，在 tobit 回归输出中抛出的“比例”参数（在 Stata 中又称为“sigma”）被解释为“残差的估计标准偏差”。（因为问题已经超过三年了，所以我决定开一个新的。）“这个值可以与[因变量]的标准偏差进行比较。如果它小得多，[我们]可能有一个相当好的模型。”

但是，当我查看残差的标准偏差时，这些值将不匹配。sd实际上“规模”是残差的两倍多！

例子

library(AER)
data(Affairs)
fit <- tobit(affairs ~ age + yearsmarried + religiousness +
               occupation + rating, data=Affairs)

fit$scale  # the "scale" value
# [1] 8.24708

sd(resid(fit))  # sd of residuals
# [1] 4.140131

sd(Affairs$affairs)  # sd of dependent variable
# [1] 3.298758

我误解了那个答案，还是有缺陷？有人可以澄清关于tobit回归的“Scale”（Stata：“Sigma”）参数的这种困惑吗？它是如何计算的，它告诉我们关于模型质量的什么信息？