coefTest

Линейный тест гипотезы на обобщенных коэффициентах модели линейной регрессии

Синтаксис

p = coefTest(mdl) p = coefTest(mdl,H) p = coefTest(mdl,H,C) [p,F] = coefTest(mdl,...) [p,F,r] = coefTest(mdl,...)

Описание

p = coefTest(mdl) вычисляет p - значение для теста F, что все содействующие оценки в mdl являются нулем, за исключением термина прерывания.

p = coefTest(mdl,H) выполняет тест F тот H*B = 0, где B представляет вектор коэффициентов.

p = coefTest(mdl,H,C) выполняет тест F тот H*B = C.

[p,F] = coefTest(mdl,...) возвращается F тестируют статистическую величину.

[p,F,r] = coefTest(mdl,...) возвращает степени свободы числителя для теста.

Входные параметры

`mdl`	Обобщенная линейная модель, заданная как полный объект `GeneralizedLinearModel`, созданный с помощью `fitglm` или `stepwiseglm` или уплотненного объекта `CompactGeneralizedLinearModel`, созданного с помощью `compact`.
`H`	Числовая матрица, имеющая один столбец для каждого коэффициента в модели. Когда `H` является входом, выводом `p` является p - значение для F тестирует тот `H*B = 0`, где `B` представляет вектор коэффициентов.
`C`	Числовой вектор с одинаковым числом строк как `H`. Когда `C` является входом, выводом `p` является p - значение для F тестирует тот `H*B = C`, где `B` представляет вектор коэффициентов.

Выходные аргументы

`p`	p- теста F (см. Определения).
`F`	Значение тестовой статистической величины для теста F (см. Определения).
`r`	Степени свободы числителя для теста F (см. Определения). Статистическая величина F имеет степени свободы `r` в числителе и степени свободы `mdl.DFE` в знаменателе.

Примеры

развернуть все

Протестируйте обобщенные линейные коэффициенты модели

Скрипт Open Live Script

Протестируйте обобщенную линейную модель, чтобы видеть, отличаются ли ее коэффициенты от нуля.

Создайте обобщенную модель линейной регрессии данных Пуассона.

X = 2 + randn(100,1);
mu = exp(1 + X/2);
y = poissrnd(mu);
mdl = fitglm(X,y,'y ~ x1','distr','poisson');

Протестируйте, имеет ли подобранная модель коэффициенты, которые значительно отличаются от нуля.

p = coefTest(mdl)

p = 3.1394e-36

Нет сомнения, что коэффициент x1 является ненулевым.

Больше о

развернуть все

Протестируйте статистику

p - значение, F - статистическая величина и степени свободы числителя допустимы под этими предположениями:

Данные прибывают из модели, представленной формулой в свойстве Formula подобранной модели.
Наблюдения независимы, условны на значениях предиктора.

Под этими предположениями содержат, позволяют β представлять (неизвестный) вектор коэффициентов линейной регрессии. Предположим, что H является матрицей полного ранга размера r-by-s, где r является количеством коэффициентов, чтобы включать в F - тест, и s является общим количеством коэффициентов. Позвольте c быть вектором тот же размер как β. Следующее является тестовой статистической величиной для гипотезы что Hβ = c:

$F = {(H \hat{β} - v)}^{'} {(H C H^{'})}^{- 1} (H \hat{β} - v) .$

Здесь $\hat{β}$ оценка вектора коэффициентов β, сохраненный в свойстве Coefficients, и V является предполагаемой ковариацией содействующих оценок, сохраненных в свойстве CoefficientCovariance. Когда гипотеза верна, тестовая статистическая величина, F имеет Распределение F с r и степенями свободы u, где u является степенями свободы для ошибки, сохраненной в свойстве DFE.

Альтернативы

Значения обычно используемой тестовой статистики доступны в таблице mdl.Coefficients.

`Смотрите также`

CompactGeneralizedLinearModel | GeneralizedLinearModel | linhyptest

`Темы`






Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Примеры
Функции и другая ссылка
Информация о релизах
PDF-документация


Поддержка
MATLAB Answers
Помощь в установке
Отчеты об ошибках
Требования к продукту
Загрузка программного обеспечения











© 1994-2019 The MathWorks, Inc.
Условия использования
Патенты
Торговые марки
Список благодарностей