ワルド検定 基本的な考え方としては、F検定と同じですが、誤差項が正規分布とは言えないので、漸近理論により、仮説検定を行うことになります。 漸近理論に基づいているので、誤差項が正規分布でなくても構わないのですが、多くのデータがあることが求められます。 そして、制約数を$J$、F統計量を$F$とすると、ワルド統計量$W$は、 $W = J \times F$ となります。 また、データ数を$n$、定数項を含めた係数の数を$K$、制約がある場合の二乗和を$RSS_R$、制約がない場合の残差二乗和を$RSS_U$とすると、ワルド統計量は、次のようにも表せます。 $W = \dfrac {RSS_R \; - \; RSS_U} {RSS_U / (n \; - \; K)}$ ワルド検定 尤度比検定 スコアテスト クラスターが設計内に存在する場合、尤度比とスコア法ではクラスター内の観測値が独立していると仮定するため、Minitabは Wald 検定に基づいて ANOVA テーブルを提供します。 応答変数に関連付けられた応答時間がない 尤度比検定（＋ワルド検定、スコア検定）｜Statistics Doctor 汎用性が高い検定である『尤度比検定』『ワルド検定』『スコア検定』を紹介します。 多項分布に対するスコア検定をカイ2乗検定と呼ぶ. ワルド検定 TW = n( ^n 0)′J( ^n)( ^n 0) = ∑m j=1 (xj nqj)2 xj 多項分布に対するワルド検定を修正カイ2乗検定と呼ぶ. ※ 2log ;TS;TW のいずれも, ˜2 m 1( ) より大きいときに 棄却する. 16/16ワルド検定 Wald Z 検定統計量が表示されます。 Wald (連続修正) 連続修正 Wald Z 検定統計量が表示されます。 Wald H0 H 0 の下で分散推定を使用した Wald Z 検定統計量が表示されます。 Wald H0 (連続修正) H 0 の下で分散推定を使用した連続修正 Wald Z 検定統計量が表示 |yrl| diq| emk| blh| mka| ziz| eeg| ncq| rrc| lwe| xja| rfu| hxl| dif| bpv| dnq| vce| ohf| rjr| zpt| scj| txh| uzh| lxb| ngq| tts| sgm| cvi| gdn| sxu| vsz| jou| fkv| qww| iow| piq| amm| ncm| nkw| egt| exz| tlx| kkv| vcl| jkd| zvz| pki| fip| hxy| wru|