Wald's test的p值<0.05表示
时间: 2023-06-18 15:07:18 浏览: 53
Wald's test是一种假设检验方法,用于检验一个或多个参数的估计值是否显著不同于其零假设值。当Wald's test的p值<0.05时,意味着在显著性水平为0.05的情况下,我们可以拒绝零假设,即认为参数的估计值与其零假设值显著不同。因此,我们可以得出结论,这些参数对于我们的模型是具有显著影响的。
相关问题
R语言中,有序逻辑回归要求哪个指标的P值大于0.05代表平行性检验合格?
在R语言中,有序逻辑回归模型的平行性检验可以使用`polr()`函数进行,其中的平行性检验是基于威尔克森秩和检验(Wald test)实现的。在进行平行性检验时,`polr()`函数的输出结果中会包含一个名为“Parallelism”的指标,该指标的P值表示平行性检验的显著性水平。一般来说,当“Parallelism”的P值大于0.05时,可以认为有序逻辑回归模型的平行性检验合格,也就是各个响应变量之间具有平行的趋势。
下面是一个示例代码,展示了如何使用`polr()`函数进行有序逻辑回归模型的平行性检验:
```R
# 加载MASS包
library(MASS)
# 读取数据
data("contraception")
# 构建有序逻辑回归模型
fit <- polr(contraceptive_method ~ ., data = contraception)
# 进行平行性检验
summary(fit)$Parallelism
```
以上代码中,使用了MASS包中的contraception数据集来进行有序逻辑回归模型的构建,并利用`summary()`函数来输出平行性检验的结果。其中,`summary(fit)$Parallelism`表示输出“Parallelism”指标的P值。如果该P值大于0.05,则说明平行性检验合格。
Wald test统计量如何计算
Wald test是一种假设检验方法,用于判断某个参数是否显著。Wald test的统计量可以通过以下公式计算:
W = (θ - θ0) / SE(θ)
其中,θ是要检验的参数的估计值,θ0是原假设下该参数的理论值,SE(θ)是该参数的标准误。Wald test统计量的计算就是将θ与θ0之间的差异除以标准误,得到的结果即为Wald test的统计量。
根据Wald test的原理,如果Wald test的统计量W大于某个临界值(例如1.96,对应着95%的置信水平),则拒绝原假设,否则接受原假设。这个临界值可以根据显著性水平和自由度计算得到。