である 。²⁴
通常の同時方程式モデルとの違いは、内生変数の一つが連続変数ではなく、0、1の変数である点である。そのため、誘導型になおした段階でえられる、0、1の内生変数を外生変数で書き直した方程式をまず、周辺分布の尤度を最大化する係数を求める。

と書き直せる。よってこの時の対数尤度の一階微分より、II²が求まる 。²⁵つまり、

24. Amemiya[1979]では第2式のy2が0,1の変数ではなくcensoredデータである。。
25. Simultaneous Tobitモデルでは、(10)式の他にσ22を求める条件が存在する。しかしここでは、第2式がcensoredデータであるため通常のProbit同様、σ22=1を仮定している。