《表2 分年龄组下我国老人健康状况（%）》

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《健康中国背景下我国老年人健康水平的动态研究——基于CHARLS数据的实证分析》

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由图1中8个影响健康显著变量的核密度图可以清晰的看出各个参数的分布情况，由于Probit模型的联结函数为正态分布函数，因此MCMC模拟获得的参数后验分布也服从正态分布，与表2所得的估计结果不同的是，待估参数由单一的数值变为了随机变量分布，是一个从静态转换为动态的过程，这也是经典统计学与贝叶斯统计的差异。通过贝叶斯Probit模型的模拟结果，影响健康状况的各关键参数可以更好地反映不同影响因素的异质性差异及健康的动态特征，由此可计算出不同条件特征下个体的健康状况，即式（6）式（7）中的潜变量Z。