r语言wald检验代码

在R语言中，可以使用aod包中的wald.test函数进行Wald检验。下面是一个示例代码：

library(aod)
# 假设模型为model
wald.test(Sigma = vcov(model), b = coef(model), Terms = 3:4)

这段代码使用了wald.test函数来执行Wald检验，其中Sigma参数是模型的协方差矩阵，b参数是模型的系数向量，Terms参数指定了要进行检验的自变量的索引。检验结果会输出卡方统计量、自由度和p值。\[1\]

另外，如果你对基于概率推理的课程中的Wald检验感兴趣，可以参考一篇关于Wald和似然比检验优缺点的研究报告。在这篇文章中，作者重点讨论了置信区间而不是检验，并提供了一些图形和统计输出的示例。\[2\]

此外，还可以使用survey包中的regTermTest函数进行Wald检验。下面是一个示例代码：

library(survey)
# 假设模型为mod_fit_one
regTermTest(mod_fit_one, "ForeignWorker")
regTermTest(mod_fit_one, "CreditHistory.Critical")

这段代码分别对模型中的"ForeignWorker"和"CreditHistory.Critical"进行了Wald检验，输出了F值和p值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何在 R 中执行 Wald 测试](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/125129425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言Wald检验 vs 似然比检验](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128138932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [logistic回归模型评估-R实现](https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/109104120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]