幫忙看下哪個(gè)模型好？或者哪個(gè)都不好？

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用Tobit 模型做了回歸，現(xiàn)有兩個(gè)方案，但因?qū)W業(yè)不專，難以做出選擇，望有高手指點(diǎn)
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  
   
C 1.676197 0.263858 6.352642 0.0000
D1T 0.080134 0.037324 2.146974 0.0318
DEPO -5.76E-06 1.83E-06 -3.143190 0.0017
INCOME -1.75E-05 3.94E-06 -4.430505 0.0000
AGE -0.765601 0.394130 -1.942509 0.0521
MINO 0.040797 0.033592 1.214489 0.2246
   
Error Distribution   
   
SCALE:C(7) 0.062561 0.007945 7.874068 0.0000
   
R-squared 0.801610     Mean dependent var  0.713806
Adjusted R-squared 0.752013     S.D. dependent var  0.142813
S.E. of regression 0.071119     Akaike info criterion  -2.253729
Sum squared resid 0.121389     Schwarz criterion  -1.929925
Log likelihood 41.93280     Hannan-Quinn criter.  -2.148177
Avg. log likelihood 1.352671   
   
Left censored obs 0      Right censored obs  0
Uncensored obs 31      Total obs  31
   
另一個(gè)是
   
Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.  
   
C 1.630011 0.296630 5.495107 0.0000
AGE -0.845922 0.444848 -1.901600 0.0572
INCOME -9.46E-06 4.61E-06 -2.051628 0.0402
DEPO -6.91E-06 1.96E-06 -3.522884 0.0004
KNOW -0.718256 0.432826 -1.659456 0.0970
TRAN 0.010183 0.006274 1.623192 0.1045
   
Error Distribution   
   
SCALE:C(7) 0.064341 0.008171 7.874068 0.0000
   
R-squared 0.789930     Mean dependent var  0.713806
Adjusted R-squared 0.737412     S.D. dependent var  0.142813
S.E. of regression 0.073182     Akaike info criterion  -2.197624
Sum squared resid 0.128536     Schwarz criterion  -1.873820
Log likelihood 41.06317     Hannan-Quinn criter.  -2.092072
Avg. log likelihood 1.324618   
   
Left censored obs 0      Right censored obs  0
Uncensored obs 31      Total obs  31
   
格式比較混亂

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關(guān)鍵詞：distribution coefficient Likelihood regression Dependent 模型

好像第一個(gè)更好一些