Проверка линейной гипотезы
p = linhyptest(beta,COVB,c,H,dfe)
[p,t,r] = linhyptest(...)
p = linhyptest(beta,COVB,c,H,dfe) возвращает значение p p теста гипотезы по вектору параметров. beta является вектором k оценок параметров. COVB является матрицей оцененной ковариации k-by-k оценок параметров. c и H укажите нулевую гипотезу в форме H*b = c, где b является вектором неизвестных параметров, оцененных beta. dfe - степени свободы для COVB оценка, или Inf если COVB известен, а не оценен.
beta требуется. Остальные аргументы имеют значения по умолчанию:
COVB = eye(k)
c = zeros(k,1)
H = eye(K)
dfe = Inf
Если H опущен, c должен иметь k элементов и указывает нулевые значения гипотез для всего вектора параметров.
Примечание
Следующие функции возвращают выходы, подходящие для использования в качестве COVB входной аргумент для linhyptest: nlinfit, coxphfit, glmfit, mnrfit, regstats, robustfit. nlinfit прибыль COVB непосредственно; другие функции возвращаются COVB в stats.covb.
[p,t,r] = linhyptest(...) также возвращает статистику теста t и ранг r матрицы гипотез H. Если dfe является Inf или не дается, t*r является хи-квадратной статистикой с r степени свободы. Если dfe указывается как конечное значение, t является F-статистикой с r и dfe степени свободы.
linhyptest выполняет тест на основе асимптотического нормального распределения для оценок параметров. Он может использоваться после любой процедуры оценки, для которой доступны ковариации параметров, такие как regstats или glmfit. Для линейной регрессии значения p являются точными. Для других процедур значения p являются приблизительными и могут быть менее точными, чем другие процедуры, например, основанные на отношении правдоподобия.
Подгонка многолинейной модели к данным в hald.mat:
load hald
stats = regstats(heat,ingredients,'linear');
beta = stats.beta
beta =
62.4054
1.5511
0.5102
0.1019
-0.1441Выполните F-тест на то, что последние два коэффициента равны 0:
SIGMA = stats.covb;
dfe = stats.fstat.dfe;
H = [0 0 0 1 0;0 0 0 0 1];
c = [0;0];
[p,F] = linhyptest(beta,SIGMA,c,H,dfe)
p =
0.4668
F =
0.8391