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Stata软件对截断和删失数据处理方法，截断和删失是完全不同的现象，都会导致我们的样本不完整。这些现象出现在科学、工程、社会科学和其他研究领域。如果忽略截断和删失，当我们分析数据时，我们的人口参数估计就会不一致。

截断和删失会出现在处理样本的过程中，那我们就从定义左截断和左删失开始：

当低于阈值的个体在样本中不存在时，我们的数据就属于左截断。比如，我们想研究某些鱼的大小，以鱼网为样本，鱼小于鱼网，所以在我们的样本中是不存在的。

我们的数据从K开始左删失，如果每个个体值在样本中存在并低于K，但实际值未知。例如，我们有一个测量仪器，不能检测到一定水平以下的值时，就会发生这种情况。我们主要讨论左截断和左删失，但是我们讨论的概念可以应用到所有的截断和删失中去：右截断、右删失和区间。

当执行截断或删失数据的估计时，我们需要使用一些工具来说明这些不完整的数据。对于截断线性回归，我们可以使用truncreg命令；对于删失线性回归，我们可以使用intreg和tobit命令。

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