log-likelihood - Wald 统计的似然比检验
问题描述
我为我的非受限模型和受限模型的 LL 编写了一个代码,并使用 optim 优化了这些代码。我的测试是检查 2 个标准差是否相同。现在我想检查我的约束是否为真,我使用了统计 w=(s1-s2)/sqrt(vars1_vars2-2cov(s1,s2) 但是,它不起作用?我做错了什么?
解决方案
我想我可能看到了错误;你混淆了两种测试。以下代码用于 Wald 检验和似然比检验,您应该分别使用它们,因为似然比检验使用卡方检验统计量:
沃尔德:
var_estim <- solve(-optim$hessian)
vector <- cbind(0,1,0,-1,0)
s1-s2 <- t(vector) %*% optim$par
vars1vars2 <- t(vector) %*% var_estim %*% vector
Wald <- s1-s2/sqrt(vars1vars2)
p <- 2*(1-pnorm(abs(W)))
对于似然比检验,我们使用:
1-pchisq(2*(yourllunrestrictedmodel$value - yourllrestrictedmodel$value), df=1)
推荐阅读
- validation - 空白没有从颤动的字符串中删除
- java - 如何在 html 页面中使用 Java for 循环
- android - java.lang.IndexOutOfBoundsException ERROR don't know how to solve
- php - 只有第一行被删除,而其他数据没有
- python-3.x - Can't install Python SDK (Windows 10, python 3.6 , couchbase server 6)
- node.js - 在adonisjs中使用foreignKey删除数据时出错
- react-native - 如何使用反应原生导航 v2 多次打开具有不同内容的同一个屏幕?
- java - 无法使用 firebase 在 RecyclerView 上显示图像和详细信息
- python - 计算树中的叶子数 - 边缘情况失败?
- python - 无法使用 Python3 请求模块登录 wordpress 站点