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 。
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 ...
;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。
众所周知,计量分析中的三大检验(WaId,LR,LM)是基于极大似然基础上的,但 由于极大似然可能涉及关于似然函数或密度函数的复杂计算,从而在实际应用过 程中有时显 得不可行. 本文的目的是通过分析阐释GMM距离检验统计量显示它的应用价值,建立与 Wald, LR,LM的关系,指出wa1d,LR,LM检验是GMM检验的特殊情况,或者说,...
摘要: 本文讨论带等式约束的线性模型,随机误差向量服从多元正态分布,当附加的约束条件不确定时,提出了基于W检验, LR检验和LM检验的预检验两参数估计,并对估计优良性进行分析。关键词:两参数估计 预检验估计 均方误差 DOI: CNKI:SUN:YYGN.0.2012-06-003 年份: 2012 ...
搜标题 搜题干 搜选项 问答题 答案:A.正态分布 B.F分布 C.卡方分布 D.t分布 正确答案:卡方分布 AI智答
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