论Wald 、 LR 和 LM 检验不一致时的选择依据胡 新明(广东商学院)【摘要】Wald 、 LR 和 LM 检验的结果往往会出现不一致, 对此很多学者采用Wald≥LR≥LM 的结论, 取较小统计量作为显著性检验判断的依据。但事实上 ,上述不等式的成立是有前提条件的 , 漠视前提条件而盲目采取这种作法可能导致检验结果错误 。
这样的选择依据;(2)对于一般性的检验模型,当Wald、LR和LM检验结果出 现不一致时,基于现有这三个统计量的构造思想和原理,我们在理论上无法对这三 个统计量进行选取。 关键词Wald检验LR检验LM检验线性模型线性约束 中图分类号F22410文献标识码A SelectionofWald,LRandLMWhen ...
;极大似然估计法 我们从简单线性模型开始分析 对于每一个都是服从均值 为,方差为 的正态分布,其概率密度函数可以表示为 似然函数是密度函数在所有各观测处取值的乘积,在简单线性模型下表示为: ;;;线性模型的ML估计的一般形式;;线性模型的ML估计量的导出(向量形式);;;
Wald,LR和LM检验的结果往往会出现不一致,对此很多学者采用Wald≥LR≥LM的结论,取较小统计量作为显著性检验判断的依据.但事实上,上述不等式的成立是有前提条件的,漠视前提条件而盲目采取这种作法可能导致检验结果错误.本文的研究结果表明:(1)只有在假定干扰项服从多元正态分布,估计模型为线性模型,待检验问题为线性约束...
论Wald-LR和LM检验不一致时选择依据
检验线性约束时，可以使用F检验，做两个回归，一个是有约束的，一个是没有约束的，得到两个回归的残差平方和，代入F统计量求出，然后再做出判断就可以了；实际上F检验、拉格朗日乘数检验（LM）都是wald检验的一种特殊形式；在大样本条件下，LM检验、似然比检验（LR）、wald检验都是渐进等价的。
一、Wald 、LR 和LM 检验构造的基本思想和原理 为了说明这三个检验构造的基本思想和原理 , 以及后文对问题进一步讨论的需要 , 有必 要先交待检验的模型 。 待估计模型的方程为 : 2 β ( σ ) y = X + u u～N 0 , I 假定干扰项向量 u 服从多元正态分布 , 其密度函数为 : 1 2 ( σ) ( )...
量经济中的三大检验IR,LM和Wa1d检验可视为GMM检验的特殊情况,从而 说明了GMM距离检验是更一般化的检验方法并有着广泛的应用价值. 关键词GMM距离统计量GMM检验LR,LM,Wa1d检验 中图分类号F224.0文献标识码A GMMDistanceTestandItsRelati0nshipsWithLR,
关于您提到的问题，SAR检验和SEM检验得到的结果不一致，但LR检验通过。可以从以下几个方面进行考虑：1. 检验方法是否适合样本数据。不同的检验方法适用于不同的研究设计和数据类型，如果样本数据与检验方法不匹配，则可能导致不一致的结果。例如，SAR检验适用于时间序列数据，而SEM检验适用于结构方程模型等多...
Stata怎么做LM,LR和Wald检验 在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准,它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值