Question

我已经运行了GLM二项式模型

fit <- glm(highlow ~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10,
       family="binomial")

为了测试V1 = V2的零假设，我使用了以下代码。

glht.mod <- glht(fit, linfct = c("V1 - V2 = 0"))
summary(glht.mod)

我的问题是我可以测试V1 = V2 = V3（所有三个系数的零假设是否相等 - 注意这与在单独的迭代中测试V1 = V2和V2 = V3不同）？

如果有任何帮助，我可以使用以下代码在SAS中实现此目的

proc logistic;
   model highlow = V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10;
   test1: V1 = V2;
   test2: V1 = V2 = V3;
run;

Answer 1

解决问题的可能方案：

set.seed(1)
n <- 1000
highlow <- factor(runif(n)>0.5)
X <- matrix(rnorm(n*10),nrow=n)
df <- data.frame(highlow, X)
names(df) <- c("highlow", paste("V",1:10,sep=""))

fit <- glm(highlow ~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10,
       family="binomial", data=df)

library(car)
linearHypothesis(fit, c("V1-V2", "V2-V3"), c(0,0))


################
Linear hypothesis test

Hypothesis:
V1 - V2 = 0
V2 - V3 = 0

Model 1: restricted model
Model 2: highlow ~ V1 + V2 + V3 + V4 + V5 + V6 + V7 + V8 + V9 + V10

  Res.Df Df  Chisq Pr(>Chisq)
1    991                     
2    989  2 0.2761      0.871

GLHT用于R中的多元回归系数

1 个答案: