Wald检验统计量的功效R语言代码

Wald检验统计量是一种常用的假设检验方法，用于检验回归模型中的系数是否显著。其统计量的功效可以通过模拟实验来评估。以下是一个使用R语言进行模拟实验并计算Wald检验统计量功效的示例代码：

# 定义模拟实验函数
simulate_experiment <- function(n, beta, sigma) {
  # 生成自变量X和因变量Y
  X <- rnorm(n)
  Y <- beta * X + rnorm(n, sd = sigma)
  
  # 拟合线性回归模型
  model <- lm(Y ~ X)
  
  # 提取系数估计和标准误差
  coef <- coef(model)
  se <- sqrt(diag(vcov(model)))
  
  # 计算Wald检验统计量
  wald_stat <- coef / se
  
  return(wald_stat)
}

# 设置参数
n <- 1000  # 模拟实验次数

# 进行模拟实验并计算功效
reject_count <- 0
for (i in 1:reps) {
  wald_stat <- simulate_experiment(n, beta, sigma)
  
  # 判断是否拒绝原假设
  if (abs(wald_stat) > qnorm(1 - alpha/2)) {
    reject_count <- reject_count + 1
  }
}

power <- reject_count / reps  # 计算功效

# 输出结果
cat("Wald检验统计量的功效为:", power, "\n")

请注意，以上代码是一个简化的示例，仅用于演示如何使用R语言进行Wald检验统计量功效的计算。实际应用中，可能需要根据具体情况进行适当的修改和扩展。