如何用R实现WALD检验
2023-10-08 11:06:48 | 找车网
如何用R实现WALD检验
用wald.test()就行，在aod包里。这个函数长成这个样子——
wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL, df = NULL, verbose = FALSE)
print(x, digits = 2, ...)
里面的参数，简单说一下——
1. Sigma：方差-协方差矩阵
2. b：VAR-CoV的矩阵Sigma系数的矢量。
3. Terms：一个可选的整数向量确定的系数应联合检验，使用一个瓦尔德chi-squared或F测试。
4. L：可选的矩阵。
5. H0：零假设
6. df：自由度
7. verbose：逻辑 标量 控制量的输出信息。默认值是FALSE，提供最小输出。
8. x：瓦尔德检验的对象
9. digits：显示检验结果的小数位数。默认为2。
wald也开始做起了内饰改装了？
了解wald的车友们都知道，WALD作为全球十大豪车改装品牌之一，一直都是改装大牌车系；没想到此次wald和特斯拉model-Y的梦幻联动，为其开发了一整套的改装升级方案；不仅是外观套件实现了升级，wald也对特斯拉的内饰进行了升级改造。新能源汽车市场打开，改装后市场也越发成熟；特斯拉model-Y作为一款比较好的车型，内饰却一直被人所诟病。而WALD追求全面释放爱车生命力，立志让更多人享受奇妙的升级改装。于是WALD投入了更多的精力和成本，根据特斯拉SpaceX火箭概念，采用真皮及意大利Alcantara 合成材料拼接设计，青矾绿与象牙白形成对比度，增加整车的活力与高级感，提供更舒适的用车体验。
wald检验的原假设是什么呢
wald检验的原假设是：线性约束成立。
今天上课时重新复习了Wald检验和得分检验这两种检验，有一些新的感悟。整理如下，与大家分享。两种检验方法Wald-scoretest针对以下假设检验问题：0：=0，：≠。其根本的检验逻辑是一样的。
根本逻辑：根据样本得出参数β的估计̂β^，然后通过比较̂β^与β的“距离”；如果距离近，则不拒绝原假设；距离远即可拒绝原假设。根本逻辑如上，不过两种方法对于“距离”的理解和处理有所不同。
Wald方法中，以大样本情况为例，“距离”的表示是我们所熟知的=（̂−0）/（̂）。当=时，z近似服从N（0，1）。z是在某种规则标准化后的距离，越接近0，则表示距离越近，越不拒绝原假设。
Scoretest方法中，将̂与0的差异表示为（̂）和（0）的差异，其中u（）为函数。在Scoretest里，u（）即为（）/，其中L为对数似然函数。同理，也需要对这个差异进行标准化处理，需要除以−[^2（）/^2]。注意：在极大似然估计的情况下，(̂)=0，上式可进一步化简。
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