Wald统计量的似然比检验

Question

我为我的非受限模型和受限模型的LL编写了代码，并优化了该代码。 我的测试是检查2个标准偏差是否相同。 现在我想检查约束是否正确，并使用统计信息w =（s1-s2）/ sqrt（vars1_vars2-2cov（s1，s2） 但是，它不起作用吗？ 我在做什么错了？

Answer 1

我想我也许看错了；您混合了两种测试。以下代码用于Wald检验和似然比检验，您应该单独使用它们，因为似然比检验使用卡方检验统计量：

瓦尔德：

var_estim <- solve(-optim$hessian)
vector <- cbind(0,1,0,-1,0)
s1-s2 <- t(vector) %*% optim$par
vars1vars2 <- t(vector) %*% var_estim %*% vector
Wald <- s1-s2/sqrt(vars1vars2)
p <- 2*(1-pnorm(abs(W)))

对于可能性比测试，我们使用：

1-pchisq(2*(yourllunrestrictedmodel$value - yourllrestrictedmodel$value), df=1)