説明
１つあるいは複数のモデル係数に対して、モデルの分散共分散行列に基づいて、Waldχ二乗検定(Wald chi-squared test)を実行する。
構文
wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = NULL, df = NULL, verbose = FALSE)
引数
Sigma ： 分散共分散行列。通常は、フィッティング関数(例 lm, glm, など)の返り値から抽出する。
b ：Sigmaに示される分散共分散行列を持つ係数のベクトル。通常、これらの係数も通常は、フィッティング関数(例 lm, glm, など)の返り値から抽出する。
Terms ：オプションの整数値型ベクトル。どの係数をひとまとめにして検定（Wald chi-squared あるいは F test ）されるべきかを指定する。 このベクトルの要素はSigmaで与えられる行列の列または行に対応する。デフォルトはNULL。
（以下の引数は未訳）
L ：An optional matrix conformable to b, such as its product with b i.e., L %*% b gives the linear combinations of the coefficients to be tested. Default is NULL.
H0 ：A numeric vector giving the null hypothesis for the test. It must be as long as Terms or must have the same number of columns as L. Default to 0 for all the coefficients to be tested.
df ：A numeric vector giving the degrees of freedom to be used in an F test, i.e. the degrees of freedom of the residuals of the model from which b and Sigma were fitted. Default to NULL, for no F test. See the section Details for more information.
verbose ：A logical scalar controlling the amount of output information. The default is FALSE, providing minimum output.
x：Object of class “wald.test”
digits ：Number of decimal places for displaying test results. Default to 2.
… ：Additional arguments to print.
返り値
wald.testクラスのオブジェクト。print.wald.test()関数で出力することができる。
コメント