R语言wald t检验

R语言中的wald t检验是一种用于检验回归模型中系数的显著性的统计方法。它基于Wald统计量，通过计算系数与其标准误的比值来判断系数是否显著不等于零。在R语言中，可以使用epiDisplay包的cox.display函数获取cox回归模型的汇总统计信息，其中包括模型系数的t检验的p值和Wald检验的p值。

以下是使用epiDisplay包的cox.display函数获取cox回归模型的汇总统计信息的示例代码：

library(epiDisplay)

# 假设已经拟合了cox回归模型，模型对象为model

# 使用cox.display函数获取汇总统计信息
summary <- cox.display(model)

# 输出模型系数的t检验的p值和Wald检验的p值
print(summary$coefficients)

上述代码中，首先加载epiDisplay包，然后假设已经拟合了cox回归模型，模型对象为model。接下来使用cox.display函数获取模型的汇总统计信息，并将结果保存在summary变量中。最后，通过打印summary$coefficients来获取模型系数的t检验的p值和Wald检验的p值。

相关问题

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 ]

r语言线性回归怎么给出wald卡方值

R语言中，可以使用`summary()`函数来进行线性回归模型的拟合和输出模型的参数估计结果，其中就包括了Wald卡方值。

首先，我们需要加载数据，并拟合线性回归模型。假设我们有一个数据集`data`，其中`y`是因变量，`x1`和`x2`是自变量。可以使用以下代码进行线性回归拟合：

model <- lm(y ~ x1 + x2, data=data)

然后，可以使用`summary()`函数来输出模型的参数估计结果和统计显著性检验的Wald卡方值：

summary(model)

上述代码运行后，会输出一个包含各种模型统计信息的摘要报告。在这个摘要报告中，我们关注的是"Wald统计量"和"P值"。

Wald卡方值（Wald statistics）是用来检验模型的自变量对因变量的影响是否显著。在摘要报告中，对于每个自变量，都会给出对应的Wald统计量和其对应的P值。

例如，摘要报告中可能会显示出类似如下的内容：

            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)   0.1234    0.4567   0.678     0.123    
x1            1.2345    0.3456   3.567    0.001**  
x2            2.3456    0.5678   4.567    0.000***

在这个例子中，对于自变量x1和x2，它们的Wald卡方值分别为3.567和4.567。P值会用不同数量的星号表示显著性水平，比如0.001对应三个星号，表示非常显著。

因此，只需要查看模型摘要报告中的相关部分，就可以找到线性回归模型的Wald卡方值。