Python statsmodels logit wald測試輸入

Question

我已經為某些數據擬合了邏輯回歸模型，一切都很好。 我需要計算wald統計量，該統計量是模型結果的函數。

我的問題是，我從文檔中不了解瓦爾德測試需要什么作為輸入？ 具體來說，R矩陣是什么，如何生成？

我嘗試僅輸入用於訓練和測試模型的數據作為R矩陣，但是我認為這是不正確的。 文檔建議檢查示例，但沒有給出此測試的示例。 我在交叉驗證中也問過同樣的問題，但遭到拒絕。

親切的問候

http://statsmodels.sourceforge.net/0.6.0/generated/statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.wald_test.html#statsmodels.discrete.discrete_model.LogitResults.wald_test

Answer 1

Wald檢驗用於檢驗以下形式的預測變量是否有效：

W =（beta_hat-beta_0）/ SE（beta_hat）〜N（0,1）

因此，您需要以某種方式將預測變量輸入到測試中。 從t.test和f.test的示例來看，輸入字符串或元組來指示要測試的內容可能更簡單。

這是使用f.test字符串的示例 ：

from statsmodels.datasets import longley
from statsmodels.formula.api import ols
dta = longley.load_pandas().data
formula = 'TOTEMP ~ GNPDEFL + GNP + UNEMP + ARMED + POP + YEAR'
results = ols(formula, dta).fit()
hypotheses = '(GNPDEFL = GNP), (UNEMP = 2), (YEAR/1829 = 1)'
f_test = results.f_test(hypotheses)
print(f_test)

這是他們使用元組的示例 ：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.longley.load()
data.exog = sm.add_constant(data.exog)
results = sm.OLS(data.endog, data.exog).fit()
r = np.zeros_like(results.params)
r[5:] = [1,-1]
T_test = results.t_test(r)

如果您仍在努力使wald測試正常工作，請包括您的代碼，我可以嘗試幫助使其正常工作。